FastAPI依赖注入与上下文管理

title: FastAPI依赖注入与上下文管理
date: 2025/04/07 00:28:04
updated: 2025/04/07 00:28:04
author:  cmdragon
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FastAPI框架依赖注入与上下文管理实战指南详细介绍了全局依赖配置、应用生命周期管理和综合应用案例。全局依赖用于统一处理认证、日志、数据库会话等跨路由逻辑，支持多层级配置。应用生命周期管理通过lifespan事件实现资源初始化和释放。电商系统案例展示了如何结合数据库和缓存进行商品创建操作。常见报错解决方案提供了针对数据库连接、请求验证等问题的排查与预防措施。
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FastAPI框架依赖注入与上下文管理实战指南

1. 全局依赖配置原理与实现

1.1 全局依赖的核心作用

全局依赖是FastAPI实现跨路由通用逻辑的关键机制，其核心作用包括：

• 统一处理认证鉴权
  
• 标准化响应格式
  
• 集中收集请求日志
  
• 管理数据库会话生命周期
  
• 实施统一速率限制
  

1. from fastapi import Depends, FastAPI, Header
3. app = FastAPI()
6. async def verify_token(authorization: str = Header(...)):
7.     if not authorization.startswith("Bearer "):
8.         raise HTTPException(status_code=401)
9.     return authorization[7:]
12. app = FastAPI(dependencies=[Depends(verify_token)])

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1.2 多层级依赖配置

FastAPI支持灵活的依赖注入层级：
层级类型作用范围典型应用场景全局依赖所有路由身份认证、请求日志路由组依赖指定路由组API版本控制、权限分级单路由依赖单个路由特殊参数校验、业务级权限1.3 数据库会话实战案例

1. from contextlib import asynccontextmanager
2. from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine
3. from sqlalchemy.orm import sessionmaker
5. DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@localhost/db"
7. engine = create_async_engine(DATABASE_URL)
8. async_session = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)
11. @asynccontextmanager
12. async def lifespan(app: FastAPI):
13.     # 应用启动时执行
14.     async with engine.begin() as conn:
15.         await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)
16.     yield
17.     # 应用关闭时执行
18.     await engine.dispose()
21. async def get_db():
22.     async with async_session() as session:
23.         try:
24.             yield session
25.             await session.commit()
26.         except Exception:
27.             await session.rollback()
28.             raise
31. app = FastAPI(lifespan=lifespan, dependencies=[Depends(get_db)])

复制代码

2. 应用生命周期管理

2.1 生命周期事件实战

1. from fastapi import FastAPI
2. from contextlib import asynccontextmanager
5. @asynccontextmanager
6. async def lifespan(app: FastAPI):
7.     # 启动时初始化Redis连接池
8.     app.state.redis = await create_redis_pool()
9.     yield
10.     # 关闭时释放资源
11.     await app.state.redis.close()
14. app = FastAPI(lifespan=lifespan)

复制代码

2.2 全局状态管理

1. from fastapi import FastAPI, Request
3. app = FastAPI()
6. @app.middleware("http")
7. async def add_process_time_header(request: Request, call_next):
8.     start_time = time.time()
9.     response = await call_next(request)
10.     process_time = time.time() - start_time
11.     # 记录到全局状态
12.     request.app.state.request_count += 1
13.     return response

复制代码

3. 综合应用案例：电商系统架构

1. from fastapi import APIRouter, Depends
2. from pydantic import BaseModel
5. class ProductCreate(BaseModel):
6.     name: str
7.     price: float
8.     stock: int
11. router = APIRouter(prefix="/products")
14. @router.post("")
15. async def create_product(
16.         product_data: ProductCreate,
17.         db: AsyncSession = Depends(get_db),
18.         redis=Depends(get_redis)
19. ):
20.     # 检查商品名称重复
21.     existing = await db.execute(
22.         select(Product).filter(Product.name == product_data.name)
23.     )
24.     if existing.scalar():
25.         raise HTTPException(400, "Product name exists")
27.     # 写入数据库
28.     new_product = Product(**product_data.dict())
29.     db.add(new_product)
30.     await db.commit()
32.     # 更新缓存
33.     await redis.delete("product_list")
35.     return {"id": new_product.id}

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课后Quiz

Q1：当遇到数据库连接池耗尽问题时，应该如何排查？
A. 检查数据库服务器状态
B. 增加连接池最大连接数
C. 检查是否忘记释放会话
D. 所有以上选项
正确答案：D。连接池问题需要综合排查，包括服务器资源、配置参数和代码逻辑。
Q2：为什么推荐使用yield方式管理数据库会话？
A. 实现事务的自动提交
B. 确保异常时回滚事务
C. 自动关闭会话连接
D. 所有以上选项
正确答案：D。yield语法可以完美实现会话的生命周期管理。
常见报错解决方案

错误1：RuntimeError: No response returned.
原因：依赖项中未正确返回响应
解决：

1. async def auth_dependency():
2.     try:
3.         # 验证逻辑
4.         yield
5.     except Exception as e:
6.         return JSONResponse(status_code=401, content={"error": str(e)})

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错误2：sqlalchemy.exc.InterfaceError: Connection closed unexpectedly
原因：数据库连接超时
预防：

1. engine = create_async_engine(
2.     DATABASE_URL,
3.     pool_size=20,
4.     max_overflow=10,
5.     pool_timeout=30
6. )

复制代码

错误3：pydantic.error_wrappers.ValidationError
原因：请求体数据验证失败
排查步骤：

• 检查请求头Content-Type是否正确
  
• 验证请求体JSON格式
  
• 检查Pydantic模型定义
  
• 使用curl测试请求：
  

1. curl -X POST http://localhost:8000/items \
2.      -H "Content-Type: application/json" \
3.      -d '{"name":"example", "price": 9.99}'

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