Fastapi

FastAPI依赖注入系统中，类依赖的默认行为是为每个请求创建新实例，可能导致性能问题。通过工厂模式控制实例创建过程，可解耦配置和服务实例化，支持依赖层级嵌套，符合单一职责原则。使用lru_cache实现带缓存的工厂模式，优化高频调用场景性能。单例模式实现真正的单例依赖，请求级别复用策略在请求处理周期内复用实例。实际应用场景包括配置中心集成和多租户系统，动态 …

FastAPI的依赖注入系统通过链式调用和多级参数传递实现组件间的解耦和复用。核心特性包括解耦性、可复用性、可测试性和声明式依赖解析。链式依赖通过多级函数调用传递参数，如电商订单处理流程中的用户认证、VIP校验和库存检查。多级参数传递模式包括垂直传递、水平聚合和动态参数传递。常见错误如422验证错误和循环引用，可通过参数验证和依赖重构解决。最佳实践包括依赖分 …

FastAPI的依赖注入机制通过Depends实现，自动创建和注入依赖项，解耦组件并提高可测性。依赖项可以是函数或类，按声明顺序执行，支持同步/异步混合使用。嵌套依赖构建清晰的依赖关系树，如用户认证系统中，oauth2_scheme提取Token，validate_token验证有效性，get_user获取用户信息。常见问题包括422验证错误和依赖项循环引用 …

在 FastAPI 中，使用 Pydantic 模型实现动态条件必填字段时，需结合 Field 的 depends 参数、@model_validator(mode='before') 装饰器和条件判断逻辑。例如，用户注册接口根据 register_type 动态决定 email 或 mobile 字段是否必填，并在 …

FastAPI开发中，异步分布式唯一性校验通过异步IO、分布式锁和二级缓存技术解决传统同步校验的并发冲突、性能瓶颈和响应延迟问题。手机和邮箱的唯一性校验通过Pydantic模型定义、异步校验服务层和路由层集成实现。多级缓存策略结合本地缓存、Redis和数据库，确保数据一致性。Redis分布式锁防止并发冲突，速率限制中间件防止恶意请求。常见报错包括锁超时和非法 …

FastAPI中的Pydantic跨字段一致性验证用于处理用户注册、表单提交等场景中多个字段的联合验证需求。Pydantic通过验证器装饰器和根验证器实现字段间的联合判断，如密码确认、邮箱匹配等。文章详细介绍了验证器的基础用法、最佳实践示例以及如何在FastAPI中集成验证逻辑。进阶技巧包括自定义验证方法和组合验证规则。常见报错解决方案和最佳实践总结帮助开发 …