6、深入探索 FastAPI 中的依赖注入

深入探索 FastAPI 中的依赖注入

1. 技术要求

本文以在线食谱系统为例,该系统用于管理、评估、评级和报告不同类型和来源的食谱。此项目将应用依赖注入(DI)模式,开发策略和方法会有相应变化,例如添加模型、存储库和服务文件夹。该软件面向美食爱好者、厨师、新手以及喜欢浏览不同菜单的客人。目前,该应用未使用任何数据库管理系统,所有数据暂时存储在 Python 容器中。代码可在 此处 查看。

2. 应用控制反转(IoC)/依赖注入(DI)

FastAPI 支持 IoC 原则,它有一个容器可为应用程序实例化对象。在传统编程中,我们手动实例化类来构建应用;而在 IoC 中,框架会为应用实例化组件。对于 FastAPI 而言,DI 不仅是一种原则,更是一种将对象集成到组件中的机制,有助于创建松耦合但高内聚的软件结构。几乎所有组件都可作为 DI 的候选对象,包括函数。下面我们主要关注可调用组件,即注入到 API 服务后能提供 JSON 对象的依赖函数。

3. 注入依赖函数

依赖函数是典型的 Python 函数,有类似路径操作或 API 服务的参数,返回值为 JSON 类型。例如,项目 /api/users.py 模块中的 create_login() 函数:

def create_logi
光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)内容概要:本文档介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点在于通过建立光伏储能系统与虚拟同步发电机相结合的仿真模型,模拟其在并网过程中的动态响应与控制特性。该模型借鉴了同步发电机的惯性和阻尼特性,提升了新能源并网系统的频率和电压支撑能力,增强了系统的稳定性与可控性。文档还提及相关电力系统仿真技术的应用,包括逆变器控制、储能配置、并网稳定性分析等,并提供了完整的Simulink仿真文件及技术支持资源链接,便于科研人员复现与二次开发。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究光伏储能系统在弱电网条件下的并网稳定性问题;②掌握虚拟同步发电机(VSG)控制策略的设计与仿真方法;③支持高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与创新研究;④为微电网、智能电网中的分布式能源接入提供技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型文件与文档说明逐步操作,重点关注VSG控制模块的参数设置与动态响应分析,同时可延伸学习文中提及的MPPT、储能管理、谐波分析等相关技术,以提升综合仿真能力。
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