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先前学习FastAPI 路由 的时候已经介绍过依赖注入，但由于篇幅限制并没有梳理的特别详细，这次期望进行一些完整的梳理。
依赖注入简介
FastAPI 的 依赖注入（Dependency Injection） 是一种解耦代码、复用逻辑的核心机制，允许你将共享功能（如数据库连接、权限校验）注入到路由函数中。
核心概念
- 依赖项（Dependencies）：
- 可以是函数或类，用于封装可复用的逻辑（如认证、数据库连接）。
- 通过 Depends() 声明依赖，FastAPI 自动解析并注入所需参数。
- 作用：
- 代码复用：避免重复代码（如多个路由共享认证逻辑）。
- 解耦：分离业务逻辑和基础设施（如数据库操作）。
- 测试：轻松替换依赖项以模拟外部服务（如模拟数据库）。
- 层次化校验：在路由执行前完成预处理（如权限检查）。
常见使用场景
| 场景 | 依赖示例 |
| 数据库会话管理 | 注入 Session 对象到 CRUD 操作。 |
| 用户认证 | 校验 Token 并返回当前用户信息。 |
| 权限控制 | 根据用户角色限制访问。 |
| 请求日志记录 | 记录请求信息到日志系统。 |
| 限流与频率控制 | 限制接口调用频率。 |
| 配置管理 | 注入全局配置（如 API 密钥）。 |
注意事项
- 执行顺序：依赖项按声明顺序执行，子依赖项优先解析。
- 异常处理：依赖项中抛出 HTTPException 会直接终止请求。
- 文档生成：依赖项的参数（如查询参数）会自动合并到 OpenAPI 文档。
依赖注入基本用法
函数作为依赖项
通过 Depends() 注入函数：
from fastapi import Depends, FastAPI
app = FastAPI()
# 定义一个依赖函数
def get_db_connection():
return "Database Connection"
@app.get("/items/")
def read_items(db: str = Depends(get_db_connection)):
return {"db": db}
效果：read_items 函数会自动接收 get_db_connection 的返回值。
类作为依赖项
注入类的实例方法：
class Database:
def get_conn(self):
return "Database Connection"
db = Database()
@app.get("/items/")
def read_items(conn: str = Depends(db.get_conn)):
return {"conn": conn}
依赖的嵌套与复用
依赖可以嵌套其他依赖，形成依赖链。
示例：权限校验链
from fastapi import HTTPException, Depends, status
def get_current_user(token: str = Header(...)):
if token != "secret":
raise HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED)
return {"user": "admin"}
def check_admin(user: dict = Depends(get_current_user)):
if user["user"] != "admin":
raise HTTPException(status_code=status.HTTP_403_FORBIDDEN)
return user
@app.get("/admin/")
def admin_panel(user: dict = Depends(check_admin)):
return {"message": "Admin Panel"}
全局依赖
路由级依赖
为单个路由添加多个依赖：
def log_request(request: Request):
print(f"Request to {request.url}")
@app.get("/items/", dependencies=[Depends(log_request)])
def read_items():
return [{"item": "Foo"}]
应用级依赖
为所有路由添加依赖：
app = FastAPI(dependencies=[Depends(log_request)])
异步依赖
依赖函数可以是异步的：
async def async_dependency():
await asyncio.sleep(1)
return "Async Data"
@app.get("/async/")
async def read_async(data: str = Depends(async_dependency)):
return {"data": data}
依赖注入的高级模式
依赖的作用域与生命周期
依赖项的作用范围与缓存
- 默认缓存：同一请求中多次调用同一依赖项时，结果会被缓存。
- 禁用缓存：设置 use_cache=False。
from fastapi import Depends
# 缓存依赖结果（同一请求中多次调用只执行一次）
def get_heavy_service():
print("Initializing Heavy Service...")
return "HeavyServiceData"
@app.get("/data/")
def get_data(
service1: str = Depends(get_heavy_service),
service2: str = Depends(get_heavy_service)
):
return {"service1": service1, "service2": service2}
输出：Initializing Heavy Service… 只会打印一次。
依赖覆盖（测试场景）
在测试中替换依赖实现：
from fastapi.testclient import TestClient
def override_dependency():
return "MockedData"
app.dependency_overrides[get_db_connection] = override_dependency
client = TestClient(app)
response = client.get("/items/")
assert response.json() == {"db": "MockedData"}
参数化依赖
通过返回依赖函数实现动态配置：
def get_pagination_params(
skip: int = Query(0, ge=0),
limit: int = Query(10, ge=1, le=100)
):
return {"skip": skip, "limit": limit}
@app.get("/items/")
def read_items(pagination: dict = Depends(get_pagination_params)):
return {"skip": pagination["skip"], "limit": pagination["limit"]}
类作为依赖提供者
class AuthChecker:
def __init__(self, role: str):
self.role = role
def __call__(self, token: str = Header(...)):
if token != self.role:
raise HTTPException(status_code=403)
return {"role": self.role}
admin_checker = AuthChecker(role="admin")
@app.get("/admin/")
def admin_panel(user: dict = Depends(admin_checker)):
return user
常见应用场景
认证与权限
def verify_token(token: str = Header(...)):
if token != "secret":
raise HTTPException(status_code=403)
return "user"
@app.get("/secure")
async def secure_route(user: str = Depends(verify_token)):
return {"user": user}
数据库会话管理
from sqlalchemy.orm import Session
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
finally:
db.close()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, db: Session = Depends(get_db)):
db.add(item)
db.commit()
return item
请求参数预处理
def pagination_params(skip: int = 0, limit: int = 100):
return {"skip": skip, "limit": limit}
@app.get("/items/")
async def list_items(pagination: dict = Depends(pagination_params)):
return fetch_items(pagination["skip"], pagination["limit"])
