异步编程与Tortoise-ORM框架

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cmdragon 大乘
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第一章:异步编程基础与Tortoise-ORM框架定位

1.1 异步IO原理与协程机制

当你在快餐店排队时,同步IO就像站在队列中干等取餐,而异步IO则是先下单后去玩手机,听到叫号再取餐。现代Web应用需要同时服务成千上万个这样的”
顾客”,这正是异步编程的价值所在。

Python通过async/await语法实现协程:

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async def fetch_data():
# 模拟IO操作
await asyncio.sleep(1)
return {"data": "result"}


# 事件循环驱动执行
async def main():
task1 = fetch_data()
task2 = fetch_data()
await asyncio.gather(task1, task2) # 并发执行


asyncio.run(main())

关键点解析:

  • async def 声明异步函数(协程)
  • await 将控制权交还事件循环
  • 单个线程可处理多个并发请求

与传统同步模型对比:

指标同步模式异步模式
线程使用1请求1线程单线程处理多请求
IO等待处理阻塞非阻塞
适合场景CPU密集型IO密集型

1.2 Tortoise-ORM的异步设计哲学

传统ORM(如Django ORM)在异步环境中会形成性能瓶颈。Tortoise-ORM专为异步而生,其架构设计呈现以下特点:

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from tortoise.models import Model
from tortoise import fields


class User(Model):
id = fields.IntField(pk=True)
name = fields.CharField(max_length=50)
created_at = fields.DatetimeField(auto_now_add=True)

class Meta:
table = "auth_user"

框架核心优势:

  1. 完整的ORM功能支持(关系、事务、聚合)
  2. 原生异步查询接口设计
  3. 支持PostgreSQL/MySQL/SQLite
  4. 与Pydantic深度集成

1.3 整合FastAPI的完整示例

创建具备完整功能的API端点:

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from fastapi import FastAPI, Depends
from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


# 请求体模型
class UserCreate(BaseModel):
name: str


# 响应模型
class UserOut(UserCreate):
id: int
created_at: datetime


# 数据库配置
DB_CONFIG = {
"connections": {"default": "sqlite://db.sqlite3"},
"apps": {
"models": {
"models": ["__main__"], # 自动发现当前模块的模型
"default_connection": "default",
}
},
}

# 注册Tortoise-ORM
register_tortoise(
app,
config=DB_CONFIG,
generate_schemas=True, # 自动建表
add_exception_handlers=True,
)


# 依赖注入数据库连接
async def get_db():
async with in_transaction() as conn:
yield conn


@app.post("/users", response_model=UserOut)
async def create_user(user: UserCreate, conn=Depends(get_db)):
"""
创建用户并返回完整数据
使用事务保证原子性操作
"""
db_user = await User.create(**user.dict(), using_db=conn)
return UserOut.from_orm(db_user)

代码要点解析:

  • register_tortoise 实现ORM初始化
  • in_transaction 管理事务作用域
  • using_db 参数确保使用同一连接
  • from_orm 自动转换模型为Pydantic对象

课后Quiz

Q1:当数据库查询未使用await时会导致什么现象?
A. 立即返回查询结果
B. 抛出RuntimeWarning
C. 返回coroutine对象
D. 程序崩溃

正确答案:C
解析:异步函数必须使用await执行,否则将返回未被执行的协程对象,这是常见的初学者错误。

Q2:如何确保多个更新操作在同一个事务中?
A. 使用@transaction装饰器
B. 手动begin/commit
C. 通过in_transaction上下文管理器
D. 所有操作自动在事务中

正确答案:C
解析:async with in_transaction() as conn会创建事务作用域,所有在该上下文中的操作使用同一个连接。

常见报错解决方案

问题1:422 Unprocessable Entity

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{
"detail": [
{
"loc": [
"body",
"name"
],
"msg": "field required",
"type": "value_error.missing"
}
]
}

原因分析:

  • 请求体缺少name字段
  • 字段类型不匹配(如数字传字符串)
  • Pydantic模型校验失败

解决方案:

  1. 检查请求体是否符合API文档
  2. 使用Swagger UI进行测试
  3. 查看模型字段定义是否包含required=True

问题2:RuntimeError: Event loop is closed
产生场景:

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# 错误写法
async def get_data():
await User.all()


# 同步上下文中直接调用
get_data()

正确处理:

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async def main():
await get_data()


if __name__ == "__main__":
import asyncio

asyncio.run(main())

预防建议:

  • 始终通过事件循环启动异步程序
  • 在FastAPI路由中自动管理事件循环
  • 避免在同步代码中直接调用协程

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