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基本概念
在 FastAPI 中，依赖可以是：
- 一个函数，它的返回值会被传递给视图函数作为参数。
- 可以被其他依赖函数调用，形成依赖链。
基本用法
from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() def common_parameters(q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 10): return {"q": q, "skip": skip, "limit": limit} @app.get("/items/") def read_items(commons: dict = Depends(common_parameters)): return commons 在这个例子中，common_parameters 函数返回了一个包含常见查询参数的字典，Depends 将这个字典注入到 read_items 函数的 commons 参数中。
复杂场景中的 Depends
数据库会话管理
from sqlalchemy.orm import Session from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() @app.get("/users/") def read_users(db: Session = Depends(get_db)): return db.query(User).all() 在这个例子中，get_db 是一个依赖函数，它返回一个数据库会话对象。通过使用 Depends(get_db)，read_users 函数在每次请求时会自动获取并使用数据库会话。
处理请求用户
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, status app = FastAPI() def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)): user = verify_token(token) if not user: raise HTTPException(status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, detail="Invalid authentication credentials") return user @app.get("/users/me") def read_users_me(current_user: User = Depends(get_current_user)): return current_user 在这个例子中，get_current_user 是一个依赖函数，它负责从请求中提取和验证用户的身份。read_users_me 函数通过 Depends(get_current_user) 自动获取当前的用户对象。
嵌套依赖
def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)): # 验证token并返回用户 return User def get_active_user(current_user: User = Depends(get_current_user)): if not current_user.is_active: raise HTTPException(status_code=400, detail="Inactive user") return current_user @app.get("/users/me") def read_users_me(active_user: User = Depends(get_active_user)): return active_user 在这个例子中，get_active_user 依赖于 get_current_user，而 read_users_me 又依赖于 get_active_user。通过这种方式，FastAPI 会自动解析并注入这些依赖。
全局依赖
app = FastAPI(dependencies=[Depends(verify_token)]) 每个请求都会执行 verify_token 函数。
作用域与生命周期
依赖函数的生命周期与请求生命周期相关。比如，依赖函数
get_db中使用yield可以管理数据库会话的创建和销毁，FastAPI 会在请求结束后自动执行finally中的逻辑。
可选依赖
在某些情况下，你可能不希望 FastAPI 缓存依赖的结果，这样每次调用时都会创建一个新的实例。你可以通过将Depends 的 use_cache 参数设置为 False 来实现这一点。
from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() def get_counter(): # 每次调用时都会返回一个新的值 counter = {"count": 0} counter["count"] += 1 return counter @app.get("/counter/") def read_counter(counter: dict = Depends(get_counter, use_cache=False)): return counter 在这个示例中，get_counter 函数每次调用都会返回一个新的计数器对象，因为我们将 use_cache 设置为 False。如果 use_cache 为 True（默认值），那么在同一请求生命周期内，依赖的结果会被缓存，不会重新调用 get_counter 函数。
类依赖
类依赖允许将依赖逻辑封装到类中，从而更好地管理依赖的状态。你可以定义一个类，并在类的__call__方法中实现依赖逻辑。
from fastapi import Depends, FastAPI app = FastAPI() class CommonQueryParams: def __init__(self, q: str = None, skip: int = 0, limit: int = 10): self.q = q self.skip = skip self.limit = limit def __call__(self): return {"q": self.q, "skip": self.skip, "limit": self.limit} @app.get("/items/") def read_items(commons: dict = Depends(CommonQueryParams())): return commons 在这个示例中，CommonQueryParams 是一个类，封装了常见的查询参数。通过实例化 CommonQueryParams 并将其实例传递给 Depends，可以在请求处理函数中轻松地获取这些参数。
总结
在 FastAPI 中，Depends 是一个用于依赖注入的强大工具，它简化了参数传递并增强了代码的可读性和可维护性。依赖可以是一个函数，函数的返回值会被自动注入到视图函数的参数中，这使得参数的使用更加简洁，并且支持形成依赖链，即一个依赖函数可以调用其他依赖函数。Depends 的基本用法是在视图函数中通过 Depends 将依赖函数的返回值作为参数注入，这种方式不仅简化了代码，还允许代码的模块化和重用。
在更复杂的场景中，Depends 可以用于管理数据库会话的生命周期，通过 yield 可以确保在每个请求中正确打开和关闭数据库会话。此外，Depends 还可以用于处理请求用户的身份验证，通过依赖注入，可以在每个请求中自动验证用户身份并进行权限检查。FastAPI 还支持嵌套依赖，这意味着一个依赖可以依赖于另一个依赖，形成复杂的依赖关系，这种灵活性使得处理复杂的业务逻辑变得更加容易。
Depends 还支持全局依赖设置，这允许开发者将某些依赖函数应用到所有的请求中，确保每次请求都会执行特定的逻辑。在处理依赖的生命周期时，Depends 与请求的生命周期紧密相关，通过使用 yield，可以有效管理资源的创建和释放。此外，Depends 还支持可选依赖，通过设置 use_cache=False，可以在每次请求时生成新的依赖实例，避免依赖结果的缓存。
最后，Depends 还支持类依赖，这允许开发者将依赖逻辑封装在类中，通过类的实例来管理复杂的状态和逻辑。这种方式不仅使代码更加模块化，还提供了对依赖逻辑更好的控制和扩展性。通过这些技巧和方法，开发者可以在 FastAPI 中有效利用 Depends，提高代码的灵活性和可维护性，尤其在处理复杂业务逻辑时，它是一个不可或缺的工具。
