FastAPI依赖注入：参数共享与逻辑复用

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第一章：依赖注入核心原理

1.1 依赖树构建机制

from fastapi import Depends

def auth_service():
    return OAuth2Scheme()

def db_conn(auth: dict = Depends(auth_service)):
    return Database(creds=auth)

@app.get("/data")
async def get_data(conn=Depends(db_conn)):
    return conn.query()

依赖树可视化：

graph TD
get_data --> db_conn --> auth_service

1.2 作用域控制

from fastapi import Depends, FastAPI
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False)

# 请求级作用域
def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

# 应用级单例
cache = LRUCache(size=100)

def get_cache():
    return cache

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第二章：Pydantic深度集成

2.1 动态模型注入

from pydantic import create_model

def dynamic_model(fields: dict):
    return create_model('DynamicModel', **fields)

class FilterFactory:
    @classmethod
    def create(cls, model: BaseModel):
        class QueryParams(model):
            limit: int = 100
            offset: int = 0

        return QueryParams

@app.get("/search")
async def search(params=Depends(FilterFactory.create(User))):
    return params.dict()

2.2 校验逻辑复用

from pydantic import validator, root_validator

class GeoValidator:
    @classmethod
    def lat_validator(cls, v):
        if not -90 <= v <= 90:
            raise ValueError("纬度范围错误")
        return v

class Location(BaseModel):
    lat: float
    lng: float

    _validate_lat = validator('lat', allow_reuse=True)(GeoValidator.lat_validator)

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第三章：高级注入模式

3.1 工厂模式注入

class NotificationClient:
    def __init__(self, type: str):
        self.client = self._create_client(type)

    @staticmethod
    def _create_client(type):
        return {
            "sms": SMSClient(),
            "email": EmailClient()
        }[type]

def get_notifier(type: str):
    def _factory():
        return NotificationClient(type)

    return _factory

@app.post("/alert")
async def send_alert(
        notifier: NotificationClient = Depends(get_notifier("sms"))
):
    notifier.client.send()

3.2 条件依赖注入

from fastapi import Header

def feature_flag_dep(feature_name: str):
    class FeatureChecker:
        def __init__(self,
                     enabled: bool = Depends(check_feature_enabled)
                     ):
            if not enabled:
                raise HTTPException(403, "功能未启用")

    return FeatureChecker

def check_feature_enabled(
        feature: str = Header(...),
        config: Config = Depends(get_config)
) -> bool:
    return config.is_enabled(feature)

@app.get("/beta")
async def beta_feature(
        checker=Depends(feature_flag_dep("beta"))
):
    return "功能可用"

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第四章：错误处理与调试

4.1 依赖链错误传播

class DatabaseError(Exception):
    pass

def db_dep():
    try:
        yield connection
    except Exception as e:
        raise DatabaseError() from e

@app.exception_handler(DatabaseError)
async def handle_db_error(request, exc):
    return JSONResponse(500, {"detail": "数据库异常"})

4.2 依赖图可视化调试

from fastapi.dependencies.utils import solve_dependencies

def print_dependency_tree():
    routes = app.routes
    for route in routes:
        if isinstance(route, APIRoute):
            solved = solve_dependencies(route.dependant)
            print(f"Route {route.path}:")
            for dep in solved.flat_graph():
                print(f"└─ {dep.call.__name__}")

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第五章：测试与维护

5.1 依赖覆盖测试

from fastapi.testclient import TestClient

def override_dep():
    return MockDatabase()

app.dependency_overrides[get_db] = override_dep

client = TestClient(app)
response = client.get("/data")
assert "mock" in response.text

5.2 依赖版本管理

from packaging.version import parse

class VersionedDep:
    def __init__(self, api_version: str = Header(...)):
        self.version = parse(api_version)

    def check_min_version(self, min_version: str):
        if self.version < parse(min_version):
            raise HTTPException(400, "版本过低")

@app.get("/new-feature")
async def new_feature(
        dep: VersionedDep = Depends(),
        checker=Depends(dep.check_min_version("2.3"))
):
    return "功能可用"

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课后Quiz

Q1：如何实现跨路由共享查询参数？

A) 在每个路由重复定义参数

B) 使用全局变量存储参数

C) 通过依赖注入共享参数

Q2：依赖注入的yield语句有什么作用？

1. 实现请求后清理逻辑
2. 提高依赖执行速度
3. 支持异步生成器

Q3：如何测试被覆盖的依赖项？

• 使用dependency_overrides
• 直接修改源代码
• 配置环境变量

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错误解决方案速查表

错误类型	解决方案
422 Validation Error	检查请求参数是否匹配Pydantic模型定义
DIResolutionError	确认依赖树没有循环引用，所有依赖项已正确定义
DependencyInstantiationError	检查yield依赖是否正确处理异常，验证上下文管理器实现

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扩展阅读

1. 《Dependency Injection Principles》 - 依赖注入设计原则深度解析
2. 《Clean Architecture in Python》 - Python整洁架构实践指南
3. 《FastAPI Internals》 - 框架源码分析与实现原理

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架构箴言：优秀的依赖注入设计应遵循SOLID原则，特别是依赖倒置原则（DIP）。建议使用依赖图分析工具保持注入层次不超过5层，对高频依赖实施缓存策略，并定期进行依赖关系审计。

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