FastAPI中的依赖注入与数据库事务管理

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title: FastAPI中的依赖注入与数据库事务管理

date: 2025/04/09 00:10:29

updated: 2025/04/09 00:10:29

author: cmdragon

excerpt:

FastAPI中使用依赖注入和SQLAlchemy进行数据库会话封装的方法，提供了三种事务管理模式的实现：自动事务模式、手动控制模式和装饰器模式。通过代码示例展示了如何创建用户注册功能，并处理事务和错误。强调了使用参数化查询防止SQL注入攻击的重要性，并提供了常见报错的解决方案，包括检查数据库连接参数、管理会话生命周期和调整连接池设置。

categories:

• 后端开发
• FastAPI

tags:

• 依赖注入
• 数据库会话管理
• 事务管理
• FastAPI
• SQLAlchemy
• 异步编程
• SQL注入防护

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1. 依赖注入基础与数据库会话封装
   
   （代码示例运行环境：Python 3.8+，需安装fastapi, uvicorn, sqlalchemy, asyncpg）

from fastapi import Depends, FastAPI
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 初始化数据库连接（使用异步引擎）
DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@localhost/dbname"
engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)
async_session_maker = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)

# 封装数据库会话依赖
async def get_db() -> AsyncSession:
    """
    生成器函数创建数据库会话上下文
    使用yield代替return实现资源自动释放
    会话自动关闭机制保证连接池回收
    """
    async with async_session_maker() as session:
        try:
            yield session
        finally:
            await session.close()

app = FastAPI()

@app.post("/users/")
async def create_user(
        name: str,
        session: AsyncSession = Depends(get_db)
):
    """
    路由函数通过Depends自动获取数据库会话
    事务管理需要在业务逻辑中显式控制
    注意异步await关键字的正确使用
    """
    from sqlalchemy import text
    try:
        # 执行原生SQL示例（实际建议使用ORM）
        await session.execute(
            text("INSERT INTO users (name) VALUES (:name)"),
            {"name": name}
        )
        await session.commit()
        return {"status": "created"}
    except Exception as e:
        await session.rollback()
        raise HTTPException(500, str(e))

1. 事务管理的三种实现模式

（1）自动事务模式（适合简单操作）：

from fastapi import Depends
from databases import Database

async def transaction_wrapper(db: Database = Depends(get_db)):
    async with db.transaction():
        yield

（2）手动控制模式（复杂业务场景）：

@app.post("/orders/")
async def create_order(
        user_id: int,
        db: AsyncSession = Depends(get_db)
):
    try:
        await db.begin()
        # 执行多个数据库操作
        await db.commit()
    except SQLAlchemyError:
        await db.rollback()
        raise

（3）装饰器模式（代码复用最佳实践）：

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def managed_transaction(db: AsyncSession):
    try:
        yield
        await db.commit()
    except Exception:
        await db.rollback()
        raise

# 在路由中使用
async def create_order(db: AsyncSession = Depends(get_db)):
    async with managed_transaction(db):
# 业务逻辑代码

1. 完整案例：用户注册连带创建档案
   
   （包含事务管理和错误处理的最佳实践）

from sqlalchemy import insert
from pydantic import BaseModel

class UserCreate(BaseModel):
    username: str
    email: str
    profile: dict

@app.post("/register/")
async def register_user(
        user_data: UserCreate,
        db: AsyncSession = Depends(get_db)
):
    async with db.begin():
        try:
            # 插入用户主表
            user_result = await db.execute(
                insert(users_table).values(
                    username=user_data.username,
                    email=user_data.email
                ).returning(users_table.c.id)
            )
            user_id = user_result.scalar()

            # 插入档案子表
            await db.execute(
                insert(profiles_table).values(
                    user_id=user_id,
                    **user_data.profile
                )
            )

            return {"user_id": user_id}

        except IntegrityError as e:
            await db.rollback()
            if "unique constraint" in str(e):
                raise HTTPException(400, "Username already exists")
            raise HTTPException(500, "Database error")

课后Quiz：

Q1：使用原生SQL查询时，如何防止SQL注入攻击？

A) 直接拼接字符串

B) 使用参数化查询

C) 过滤特殊字符

D) 使用ORM自动处理

正确答案：B

解析：参数化查询通过将用户输入与SQL语句分离的方式，从根本上阻止注入攻击。示例中的text()

函数配合参数字典即为正确做法。即使用ORM，也需要避免直接拼接查询字符串。

常见报错解决方案：

错误现象：

sqlalchemy.exc.InterfaceError: (sqlalchemy.dialects.postgresql.asyncpg.InterfaceError) <class 'asyncpg.exceptions.ConnectionDoesNotExistError'>

原因分析：

1. 数据库连接参数配置错误
2. 连接池耗尽未正确释放
3. 异步上下文管理不当

解决步骤：

1. 检查DATABASE_URL格式：postgresql+asyncpg://
2. 确保数据库服务正常运行
3. 在依赖项中正确使用async with管理会话生命周期
4. 调整连接池设置：

engine = create_async_engine(
    DATABASE_URL,
    pool_size=20,
    max_overflow=10,
    pool_timeout=30
)

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