12、FastAPI 中的依赖注入与数据库交互

FastAPI 中的依赖注入与数据库交互

1. FastAPI 中的依赖注入

在 FastAPI 里,路径操作装饰器有一个 dependencies 参数,它期望传入一个依赖列表。和传递依赖参数一样,需要用 Depends 函数包装你的函数(或可调用对象)。例如,当调用 /protected-route 路由时,依赖会被调用并检查所需的请求头。

由于 dependencies 是一个列表,所以可以根据需要添加任意数量的依赖。要是想保护一组端点,手动为每个端点添加依赖会很繁琐且容易出错,不过 FastAPI 提供了解决办法。

1.1 在整个路由中使用依赖

可以通过以下两种方式为整个路由注入依赖:
- APIRouter 类中设置 dependencies 参数

from fastapi import APIRouter, Depends

def secret_header():
    # 这里可以实现检查请求头的逻辑
    pass

router = APIRouter(dependencies=[Depends(secret_header)])

@router.get("/route1")
async def router_route1():
    return {"route": "route1"}

@router.get("/
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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