FastAPI RBAC 示例项目使用指南
2025-04-15 01:08:01作者:昌雅子Ethen
1. 项目目录结构及介绍
本项目是基于 FastAPI 框架的一个角色权限控制(RBAC)示例。项目目录结构如下:
backend/
├── .github/ # GitHub 工作流和模板文件
├── database_crud/ # 数据库操作相关模块
├── permissions/ # 权限控制相关模块
├── routers/ # 路由控制相关模块
├── authentication.py # 身份验证模块
├── database.py # 数据库连接模块
├── db_models.py # 数据库模型定义模块
├── main.py # 项目启动和核心逻辑模块
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── schemas.py # 数据模型序列化模块
└── ...
.github/:存放与 GitHub 相关的工作流和模板文件。database_crud/:包含对数据库进行增删改查操作的相关代码。permissions/:包含实现权限控制逻辑的代码。routers/:定义了 FastAPI 应用中的路由和对应的处理函数。authentication.py:实现了用户身份验证的功能。database.py:包含数据库连接和初始化的相关代码。db_models.py:定义了项目所使用的数据模型。main.py:是项目的入口文件,包含了启动 FastAPI 应用的代码。requirements.txt:列出了项目运行所需的 Python 包依赖。schemas.py:定义了用于序列化和反序列化数据模型的 Pydantic 模型。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py。该文件负责初始化 FastAPI 应用实例,并注册了应用所需的路由和中间件。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
# 这里会导入并注册路由和中间件
启动文件中,首先从 fastapi 模块导入 FastAPI 类,然后创建一个 FastAPI 应用实例。接下来,可以导入路由模块和中间件模块,并使用 app.add_route 或 app.add_middleware 方法进行注册。
3. 项目的配置文件介绍
本项目没有单独的配置文件,而是在 main.py 中直接进行了硬编码配置。在实际的项目开发中,推荐将配置信息放在独立的配置文件中,以便于管理和维护。配置信息可以通过环境变量或配置文件(如 .env 或 config.py)来管理。
如果要添加配置文件,通常会在项目根目录下创建一个 config.py 文件,并在其中定义相关的配置项。然后在 main.py 中导入并使用这些配置。
例如:
# config.py
DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
# main.py
from config import DATABASE_URL
app = FastAPI()
# 使用 DATABASE_URL 配置数据库连接等
以上就是本项目的基本介绍和配置说明。希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C028
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869