8、深入探索FastAPI:依赖注入、微服务架构与网关设计

深入探索FastAPI:依赖注入、微服务架构与网关设计

1. 依赖注入的范围与实现

依赖注入(DI)在应用开发中扮演着重要角色,它有助于管理内存使用、提高代码的可维护性和可扩展性。在FastAPI中,依赖注入的范围可以是新实例或单例。

FastAPI的 FastAPIIntegration 实例有一个 depends() 方法,可用于执行注入。例如:

@router.post("/complaint/recipe")
def report_recipe(rid: UUID, 
                  complaintservice=deps.depends(BadRecipeRepository)): 
    complaintservice.add_bad_recipe(rid)
    return JSONResponse(content={"message": "reported bad recipe"}, status_code=201)

这里, BadRecipeRepository 作为可注入服务, Lagom depends() 函数会在容器中搜索该对象,并将其连接到API服务。

FastAPI默认不支持创建单例对象,每次执行带有依赖的API服务时,都会获取每个依赖的新实例。而单例对象由容器仅创建一次,其对象ID在应用的整个运行时保持不变。为了在FastAPI中创建单例对象,我们

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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