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生成器适合于处理大数据量和耗时操作的场景，例如遍历文件或网络数据流、CPU密集型计算、图像处理等。生成器可以逐个读取大文件，并且不必将整个文件加载到内存中，避免了内存消耗和IO操作的额外开销。使用生成器类可以实现更为复杂的生成器，例如在遍历数据库查询结果时，需要返回多个字段。生成器表达式是一种简洁、方便的生成器定义方式，其语法类似于列表推导式。取值时，通过next()方法或for循环操作获取生成器对象中的值。3. 使用生成器表达式实现生成器。2. 使用生成器类实现生成器。二、生成器的使用场景。

查询参数 的类型为 ，默认值为 ，因此它是可选的。其它参数： title=“” 标题 description=“” 描述 alias=“” 别名 deprecated=True 弃用参数 title=“” 标题、 以及你后面会看到的其他类继承自一个共同的 类数值校验：from pydantic import Field 的工作方式和 、 和 相同，包括它们的参数等等也完全相同。 导入 、 等对象时，他们实际上是返回特殊类的函数

对象中的SQL语句中。这些方法中的大多数在修改后再次返回相同的对象。返回的对象是一种特殊类型的对象，具有一些方法。时，我们可以看到每个步骤都在执行SQL语句。，声明类型withOptional。数据库总是自动为主键创建内部索引。字段实际上在Python代码中。# 查询满足条件的第一条数据。# 查询满足条件的所有数据。，用于（毫不奇怪）将。通过其ID列选择单行。

fastapi响应体

Python 类型提示，Pydantic

安装fastapi：pip install "fastapi[all]"运行命令：uvicorn main:app --reloadmainmain.pyappmain.py--reload运行后可查看api文档。