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 /protected-route 路由被调用时,依赖会被调用并检查所需的请求头。由于 dependencies 是一个列表,所以可以按需添加多个依赖。

如果要保护一组端点,逐个手动添加依赖会很繁琐且容易出错。FastAPI 提供了为整个路由器设置依赖的方法,有以下两种方式:
- APIRouter 类上设置依赖

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("/route2")
async def router_route2():
    return {"route": "route2"}

from fastapi
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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