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第一章：依赖注入核心原理
1.1 依赖树构建机制
from fastapi import Dependsdef auth_service():return OAuth2Scheme()def db_conn(auth: dict = Depends(auth_service)):return Database(creds=auth)@app.get("/data")
async def get_data(conn=Depends(db_conn)):return conn.query()
依赖树可视化：
graph TD
get_data --> db_conn --> auth_service
1.2 作用域控制
from fastapi import Depends, FastAPI
from sqlalchemy.orm import sessionmakerSessionLocal = sessionmaker(autocommit=False)# 请求级作用域
def get_db():db = SessionLocal()try:yield dbfinally:db.close()# 应用级单例
cache = LRUCache(size=100)def get_cache():return cache
第二章：Pydantic深度集成
2.1 动态模型注入
from pydantic import create_modeldef dynamic_model(fields: dict):return create_model('DynamicModel', **fields)class FilterFactory:@classmethoddef create(cls, model: BaseModel):class QueryParams(model):limit: int = 100offset: int = 0return QueryParams@app.get("/search")
async def search(params=Depends(FilterFactory.create(User))):return params.dict()
2.2 校验逻辑复用
from pydantic import validator, root_validatorclass GeoValidator:@classmethoddef lat_validator(cls, v):if not -90 <= v <= 90:raise ValueError("纬度范围错误")return vclass Location(BaseModel):lat: floatlng: float_validate_lat = validator('lat', allow_reuse=True)(GeoValidator.lat_validator)
第三章：高级注入模式
3.1 工厂模式注入
class NotificationClient:def __init__(self, type: str):self.client = self._create_client(type)@staticmethoddef _create_client(type):return {"sms": SMSClient(),"email": EmailClient()}[type]def get_notifier(type: str):def _factory():return NotificationClient(type)return _factory@app.post("/alert")
async def send_alert(notifier: NotificationClient = Depends(get_notifier("sms"))
):notifier.client.send()
3.2 条件依赖注入
from fastapi import Headerdef feature_flag_dep(feature_name: str):class FeatureChecker:def __init__(self,enabled: bool = Depends(check_feature_enabled)):if not enabled:raise HTTPException(403, "功能未启用")return FeatureCheckerdef check_feature_enabled(feature: str = Header(...),config: Config = Depends(get_config)
) -> bool:return config.is_enabled(feature)@app.get("/beta")
async def beta_feature(checker=Depends(feature_flag_dep("beta"))
):return "功能可用"
第四章：错误处理与调试
4.1 依赖链错误传播
class DatabaseError(Exception):passdef db_dep():try:yield connectionexcept Exception as e:raise DatabaseError() from e@app.exception_handler(DatabaseError)
async def handle_db_error(request, exc):return JSONResponse(500, {"detail": "数据库异常"})
4.2 依赖图可视化调试
from fastapi.dependencies.utils import solve_dependenciesdef print_dependency_tree():routes = app.routesfor route in routes:if isinstance(route, APIRoute):solved = solve_dependencies(route.dependant)print(f"Route {route.path}:")for dep in solved.flat_graph():print(f"└─ {dep.call.__name__}")
第五章：测试与维护
5.1 依赖覆盖测试
from fastapi.testclient import TestClientdef override_dep():return MockDatabase()app.dependency_overrides[get_db] = override_depclient = TestClient(app)
response = client.get("/data")
assert "mock" in response.text
5.2 依赖版本管理
from packaging.version import parseclass VersionedDep:def __init__(self, api_version: str = Header(...)):self.version = parse(api_version)def check_min_version(self, min_version: str):if self.version < parse(min_version):raise HTTPException(400, "版本过低")@app.get("/new-feature")
async def new_feature(dep: VersionedDep = Depends(),checker=Depends(dep.check_min_version("2.3"))
):return "功能可用"
课后Quiz
Q1：如何实现跨路由共享查询参数？
A) 在每个路由重复定义参数
B) 使用全局变量存储参数
C) 通过依赖注入共享参数
Q2：依赖注入的yield语句有什么作用？
- 实现请求后清理逻辑
- 提高依赖执行速度
- 支持异步生成器
Q3：如何测试被覆盖的依赖项？
错误解决方案速查表
| 错误类型 | 解决方案 |
|---|---|
| 422 Validation Error | 检查请求参数是否匹配Pydantic模型定义 |
| DIResolutionError | 确认依赖树没有循环引用，所有依赖项已正确定义 |
| DependencyInstantiationError | 检查yield依赖是否正确处理异常，验证上下文管理器实现 |
扩展阅读
- 《Dependency Injection Principles》 - 依赖注入设计原则深度解析
- 《Clean Architecture in Python》 - Python整洁架构实践指南
- 《FastAPI Internals》 - 框架源码分析与实现原理
架构箴言：优秀的依赖注入设计应遵循SOLID原则，特别是依赖倒置原则（DIP）。建议使用依赖图分析工具保持注入层次不超过5层，对高频依赖实施缓存策略，并定期进行依赖关系审计。
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