fastapi tortoise-orm 使用一

1.Tortoise ORM 在项目中的配置

1.模型定义

from tortoise import fields
from tortoise.models import Model


class DateTimeModel(Model):
    created_at = fields.DatetimeField(auto_now_add=True, description="创建时间")
    updated_at = fields.DatetimeField(auto_now=True, null=True, description="更新时间")

    class Meta:
        abstract = True
        
class GroupModel(DateTimeModel):
    uuid = fields.UUIDField(source_field="uuid", pk=True, unique=True, description="用户组唯一标识")
    name = fields.CharField(source_field="username", max_length=64, description="用户组名称")
    parent_uuid = fields.CharField(source_field="parent_uuid", max_length=32, null=True)
    users: fields.ReverseRelation["UserModel"]

    class Meta:
        table = "group"


class UserModel(DateTimeModel):
    uuid = fields.UUIDField(source_field="uuid", pk=True, unique=True, description="用户唯一标识")
    name = fields.CharField(source_field="username", max_length=64, description="用户展示名称，可以修改")
    password = fields.CharField(source_field="password", max_length=128, description="用户密码")
    status = fields.CharEnumField(UserStatus, default=UserStatus.OFFLINE, description="用户登录状态")
    # 一对多，关联管系，和Django没什大的区别
    group_uuid: fields.ForeignKeyRelation["GroupModel"] = \
        fields.ForeignKeyField("models.GroupModel", related_name="group", on_delete=fields.CASCADE)

    class Meta:
        table = "user"
        ordering = ["created_at"]

    class PydanticMeta:
        # 该字段不做展示，过滤作用
        exclude = ["password"]
        

2.数据库配置

• 通过配置router实现读写分离

from typing import Type

from tortoise import Model


class Router:
    @staticmethod
    def [db_for_read]()(model: Type[Model]):
        return "slave"

    @staticmethod
    def db_for_write(model: Type[Model]):
        return "master"
        

• 如果数据库密码有特殊字符，需要先进性编码

import urllib.parse

urllib.parse.quote_plus("kx%jj5/g")

TORTOISE_ORM = {
    'connections': {
        'master': {
            # 'engine': 'tortoise.backends.asyncpg',  PostgreSQL 
            'engine': 'tortoise.backends.mysql',  # MySQL or Mariadb
            'credentials': {
                'host': '127.0.0.1',
                'port': '3306',
                'user': 'root',
                'password': 'password',
                'database': 'base',
                'minsize': 1,
                'maxsize': 5,
                'charset': 'utf8mb4',
                'echo': True
            }
        },
        'slave': {
            'engine': 'tortoise.backends.mysql',
            'credentials': {
                'host': '127.0.0.1',
                'port': '3306',
                'user': 'root',
                'password': 'password',
                'database': 'base',
                'minsize': 1,
                'maxsize': 5,
                'charset': 'utf8mb4',
                'echo': True
            }
        },
    },
    'apps': {
        'models': {
            'models': ['models', "aerich.models"],
            'default_connection': 'master',
        }
    },
    'routers': ["Router"],
    'use_tz': False,
    'timezone': 'Asia/Shanghai'
}

3.fastapi中引入

import uvicorn
from fastapi import FastAPI

from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise


app = FastAPI()


# 该方法会在fastapi启动时触发，内部通过传递进去的app对象，监听服务启动和终止事件
# 当检测到启动事件时，会初始化Tortoise对象，如果generate_schemas为True则还会进行数据库迁移
# 当检测到终止事件时，会关闭连接
register_tortoise(
    app,
    config=TORTOISE_ORM,
    # generate_schemas=True,  # 如果数据库为空，则自动生成对应表单，生产环境不要开
    # add_exception_handlers=True,  # 生产环境不要开，会泄露调试信息
)


if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run('main:app', host='0.0.0.0', port=8000, reload=True,
                debug=True, workers=1)

4.通过aerich这个模块实现数据库的迁移，类似于django的makemigrations和migrate功能

1. 初始化配置，只需要使用一次

aerich init -t TORTOISE_ORM  # 根据自己文件实际路径写

• 初始化完会在当前目录生成一个文件pyproject.toml和一个空文件夹migrations

  • pyproject.toml：保存配置文件路径，低版本可能是aerich.ini

  • migrations：存放迁移文件

1. 初始化数据库，一般情况下只用一次

aerich init-db

• 如果TORTOISE_ORM配置文件中的models改了名，则执行这条命令时需要增加--app参数，来指定你修改的名字

• 生成migrstions/models文件夹

• 生成migrstions/models/0_xxxx_init.py文件夹

1. 更新模型并进行迁移

aerich migrate --name drop_column

• 迁移文件名的格式为 {version_num}{datetime}{name|update}.json。

• 1_202029051520102929_drop_column.json

• 如果aerich猜到您正在重命名列，它会要求重命名{old_column}为{new_column} [True]，您可以选择True重命名列而不删除列，或者选择False删除列然后创建，如果使用MySQL，只有MySQL8.0+支持重命名。到语法

1. 升级到最新版本

aerich upgrade

1. 降级到指定版本

aerich downgrade  # 默认回退一级

• -v：指定版本

• -d：降级的同时删除迁移文件

• --yes：确认删除，不再交互式输入

1. 显示当前可以迁移的版本

aerich heads

1. 显示迁移历史

aerich history

5.main.py主程序中进行注册

from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise

app = FastAPI()

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    # generate_schemas=True 如果数据库为空，则自动生成对应表单，生产环境不要开
    # add_exception_handlers=True 生产环境不要开，会泄露调试信息
    register_tortoise(app, config=TORTOISE_ORM, generate_schemas=False, add_exception_handlers=False)
    

6.创建测试模型

from tortoise import Model
from tortoise import fields


class UserModel(DateTimeModel):
    """用户表"""
    uuid = fields.UUIDField(source_field="uuid", pk=True, unique=True, description="用户唯一标识")
    name = fields.CharField(source_field="name", max_length=30, description="用户名称")
    age = fields.IntField(source_field="age", description="用户年龄")
    password = fields.CharField(source_field="password", max_length=50, description="用户密码")

    class Meta:
        table = "user"  # 表名
        # abstract=True  # 是否为抽象模型，用于继承，且不会在数据库中生成数据表
        unique_together=(("name", "password"), )  #  联合约束
        table_description = "用户表"  # 数据库对该表的注释
        indexes=(("name", "password"),)  #  联合索引
        ordering = ["xxx", "-xxx"]  # 设置默认查询结果的顺序，-代表降序

2.Tortoise ORM 增删改查

1.查询

• 1.使用 await 和 不使用 await 的区别

  • 1.使用 await 查询时，得到的结果是Model对象，可以直接获取其属性

    objs = await UserModel.filter(uuid__in=apps_uuid)
    # {VirtualAppModel} <VirtualAppModel>
    print(objs[0].name)

* 2.不适用 `await` 查询时，得到的是`tortoise.queryset.QuerySet`对象，无法通过循环遍历获取每一个对象的具体属性，但是支持链式查询，适合在进行`分页`时使用。
    

objs = UserModel.filter(uuid__in=apps_uuid)
# obj: <tortoise.queryset.QuerySet object at 0x00000132C4EBF160>
objs = objs.filter(name=xxx)
objs = objs.filter(xxx=xxxx)

• 2.判断对象是否存在

result = await UserModel.exists(uuid=xxx)

• 3.获取单条数据

user = await UserModel.get(uuid=xxx)  # <UserModel>
# 1.如果查询到多条数据，则抛出异常：tortoise.exceptions.MultipleObjectsReturned
# 2.如果没找到数据，则抛出异常：tortoise.exceptions.DoesNotExist
user = await UserModel.get_or_none(uuid=xxx)  # <UserModel> or None
# 1.如果没找到数据，返回：None
# 2.如果查询到多条数据，则抛出异常：tortoise.exceptions.MultipleObjectsReturned

• 3.获取多条数据

users = await UserModel.filter(name=xxx)  # [<UserModel>]

• 4.获取所有数据

users = await UserModel.all()  # [<UserModel>, <UserModel>, ...]

• 5.获取第一条数据

data = await UserModel.first()  # [<UserModel>]

• 6.仅获取模型中部分的字段

data_dict = await UserModel.first().values("name", "uuid")
# 如果查询结果是单条数据：{'name': '222224', 'uuid': '35f01c8a57aa44008c99682f0eece37a'}
# 如果查询结果是多条数据：[{'name': 'xxx', 'uuid': 'xxx'}, {'name': 'xxx', 'uuid': 'xxx'}]

data_tuple = await UserModel.first().values_list("name", "uuid")  
# 元组形式，只返回值：('222224', '35f01c8a57aa44008c99682f0eece37a')
# 多条数据：[('222224', '35f01c8a57aa44008c99682f0eece37a'), ('xxx', 'xxx')]

# 如果相获取多条数据中的某一个字段，比如uuid，正常情况下返回：[('xxx',), ('xxx'),...]
# 但如果想要的结果为：['xxx', 'xxx', 'xxx', ...]，就需要另一个参数了
uuid_list = await UserModel.filter(name__startswith='xxx').values_list("uuid", flat=True) 

# 如果想获取部分字段，但是以object对象形式返回
data = await VirtualAppModel.first().only("name") 
# 如果查询结果是单条数据：<UserModel>，不过这个模型对象中只有name属性，强行获取其他属性，则会报错
# 如果查询结果是多条数据：[<UserModel>]

• 7.select_related、prefetch_related，常用于关联模型查询中，减少数据库访问频次，提高查询性能，此处不多做演示，具体可以查看django orm中的示例https://blog.csdn.net/qq_42517220/article/details/93381250
• 8.不等于：exclude，比如查询name不等于111的用户

data = await UserModel.exclude(name='111')

• 9.数据去重

data = await UserModel.filter(name='111').distinct()

• 10.统计条数

num = await UserModel.filter(name='test').count()
# 或者
queryset = UserModel.filter(name='test')
num = await queryset.count()
data = await queryset.all()
        

• 11.聚合查询

from tortoise.functions import Count, Trim, Lower, Upper, Coalesce

await Tournament.annotate(events_count=Count('events')).filter(events_count__gte=10)
await Tournament.annotate(clean_name=Trim('name')).filter(clean_name='tournament')
await Tournament.annotate(name_upper=Upper('name')).filter(name_upper='TOURNAMENT')
await Tournament.annotate(name_lower=Lower('name')).filter(name_lower='tournament')
await Tournament.annotate(desc_clean=Coalesce('desc', '')).filter(desc_clean='')

• 12.双下划线查询：根据字段值进行过滤

  关键字	意义	使用方法
  not	不等于	name__not='xxx'
  in	范围内	name__in=['xxx', 'xxx']
  not_in	范围外	name__not_in=['xxx', 'xxx']
  gte	大于或等于	age__gte=22
  gt	大于	age__gt=22
  lte	小于等于	age__lte=45
  lte	小于	age__lt=45
  range	范围查询	age__range=(18,45)
  isnull	null查询	desc__isnull=True
  not_isnull	非null查询	desc__not_isnull=True
  contains	包含查询	name__contains="test"
  icontains	不区分大小写包含查询	name__icontains="test"
  startswith	开头查询	name__startswith="test"
  istartswith	不区分大小写开头查询	name__istartswith="test"
  endswith	结尾查询	name__endswith="test"
  iendswith	不区分大小写结尾查询	name__iendswith="test"
  iexact	不区分大小写的等于	name__iexact="test"
  search	全文检索（测试报错）	name__search="test"
  year	年份查询	created_at__year=2020
  month	月份查询	created_at__month=7
  day	日查询	created_at__day=24

• 13.JSON类型数据查询

# 1.列表形式
# extra字段值：["text", 3, {"msg": "msg2"}]
obj = await UserModel.filter(extra__contains=[{"msg": "msg2"}]).first()

# 2.字典形式
# extra字段值：{"breed": "labrador", owner": {"name": "Boby", "last": None, other_pets": [{"name": "Fishy"}]}}
# 2.1根据字段进行精确匹配（可以使用上述双下划线查询，比如：name__not进行不等于查询）
obj1 = await UserModel.filter(extra__filter={"breed": "labrador"}).first()
# 2.2嵌套字典数据获取
obj2 = await UserModel.filter(extra__filter={"owner__name": "Boby"}).first()
# 2.3获取嵌套数据中的列表数据
obj3 = await UserModel.filter(data__filter={"owner__other_pets__0__name": "Fishy"}).first()

• 14.Q查询

from tortoise.expressions import Q

users = await UserModel.filter(Q(name='a') | Q(name='b'))
# 等效于：如果省略join_type，则为AND
users = await UserModel.filter(Q(Q(name='a'), Q(name='b'), join_type="OR"))

# ~Q：不等于
users = await UserModel.filter(~Q(name='a'))

• 15.F表达式

from tortoise.expressions import F

await UserModel.filter(uuid='xxx').update(age=F('age')-10)

2.创建

• 1.单条数据创建

user = await UserModel.create(uuid="xxx", name="xxx")  # <UserModel>
# 或者
user = User(uuid="xxx", name="xxx")
await user.save()

• 2.批量创建

bulk_data = list()
for uuid in users_uuid:
    bulk_data.append(await UserModel(uuid=uuid, name="xxx"))
await UserModel.bulk_create(bulk_data)
        

• 3.查询或创建（如果查询得到，则返回该对象，否则直接创建）

# 根据名称查询，查询不到，则创建一条数据：name:xxx，age: 12
user = await UserModel.get_or_create(name='xxx', defaults={'age': 12})

3.更新

• 1.根据条件更新

# 返回更新的数目：int
num = await UserModel.filter(uuid='xxx').update(age=24)

# 或者
user = await UserModel.get(uuid='xxx')
user.age = F('age') + 10
await user.save(update_fields=['balance'])

• 2.更新还是创建

# 根据name=111查询，如果有数据，则更新age=26，password=password；否则，创建一条数据，name='11111'、age=26、password=password
# 返回结果为元组，第一个元素为Model对象，第二个元素为是否新创建的数据
data, is_create = await UserModel.update_or_create(name="11111", defaults={"age": 26, "password": "password"})

4.删除

• 1.删除全部

# 删除的条目数
num = await UserModel.all().delete()

• 2.根据条件删除

# 删除的条目数
num = await UserModel.filter(uuid='xxx').delete()