Comment gérer les relations dans les bases de données SQL : un guide pratique

Les relations un-à-un, un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs sont des concepts essentiels lorsqu’il s’agit de modéliser des données dans une base de données relationnelle. Ces types de relations permettent d’organiser et de structurer l'information de manière logique et efficace. Dans cette section, nous aborderons la gestion de ces relations avec SQLAlchemy, un outil largement utilisé pour interagir avec des bases de données en Python, et nous verrons comment créer des tables, mettre en place des opérations CRUD, ainsi qu'optimiser les requêtes SQL.

Les relations un-à-un sont utilisées pour regrouper des informations spécifiques sur un enregistrement dans une logique séparée. Par exemple, une relation entre un billet et ses détails. Cela peut être utilisé pour associer des informations comme le siège du billet ou son type à une entrée principale. Prenons l'exemple d'un système de billetterie où chaque billet pourrait avoir des informations supplémentaires stockées dans une table distincte. Pour cela, il nous faut d'abord ajouter un champ référentiel aux détails du billet dans notre classe Ticket :

python
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class Ticket(Base):

    __tablename__ = "tickets"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    price: Mapped[float] = mapped_column(nullable=True)
    show: Mapped[str | None]
    user: Mapped[str | None]
    sold: Mapped[bool] = mapped_column(default=False)
    details: Mapped["TicketDetails"] = relationship(back_populates="ticket")

Ensuite, nous devons créer la table TicketDetails, qui contiendra les informations liées à chaque billet :

python
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class TicketDetails(Base):
    __tablename__ = "ticket_details"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    ticket_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("tickets.id"))
    ticket: Mapped["Ticket"] = relationship(back_populates="details")
    seat: Mapped[str | None]
    ticket_type: Mapped[str | None]

python
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async def update_ticket_details(db_session: AsyncSession, ticket_id: int, updating_ticket_details: dict) -> bool:
    ticket_query = update(TicketDetails).where(TicketDetails.ticket_id == ticket_id)
    if updating_ticket_details != {}:
        ticket_query = ticket_query.values(updating_ticket_details)
    result = await db_session.execute(ticket_query)
    await db_session.commit()
    return result.rowcount != 0

Nous pouvons également adapter la fonction de création de billet pour intégrer ces détails directement lors de la création d'un billet :

python
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async def create_ticket(db_session: AsyncSession, show_name: str, user: str = None, price: float = None) -> int:

    ticket = Ticket(show=show_name, user=user, price=price, details=TicketDetails())
    async with db_session.begin():
        db_session.add(ticket)
        await db_session.flush()
        ticket_id = ticket.id
        await db_session.commit()
    return ticket_id

Cela garantit que chaque billet créé aura une entrée vide associée dans la table des détails. Ainsi, l'intégrité des données dans la base reste cohérente.

Une autre relation courante est la relation plusieurs-à-un. Par exemple, un billet peut être associé à un événement, et un événement peut avoir plusieurs billets. Pour établir une telle relation, nous devons créer une référence dans la table des billets qui fait référence à un événement :

python
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class Ticket(Base):

    __tablename__ = "tickets"
    event_id: Mapped[int | None] = mapped_column(ForeignKey("events.id"))
    event: Mapped["Event | None"] = relationship(back_populates="tickets")

Nous créons ensuite la classe Event pour l'événement, avec une relation inversée :

python
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class Event(Base):
    __tablename__ = "events"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str]
    tickets: Mapped[list["Ticket"]] = relationship(back_populates="event")

Cela nous permet de lier un billet à un événement spécifique tout en permettant à un événement d’avoir plusieurs billets associés.

Enfin, une autre relation courante dans les bases de données relationnelles est la relation plusieurs-à-plusieurs, comme celle entre les événements et les sponsors. Un sponsor peut soutenir plusieurs événements, et un événement peut être soutenu par plusieurs sponsors. Pour gérer cela, nous devons définir une table d'association qui représente cette relation. D'abord, nous ajoutons la relation aux classes Event et Sponsor :

python
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class Event(Base):

    __tablename__ = "events"
    sponsors: Mapped[list["Sponsor"]] = relationship(secondary="sponsorships", back_populates="events")
class Sponsor(Base):
    __tablename__ = "sponsors"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column(unique=True)

    events: Mapped[list["Event"]] = relationship(secondary="sponsorships", back_populates="sponsors")

Ensuite, nous définissons la table d’association Sponsorship, qui contient des informations supplémentaires, comme le montant que le sponsor a contribué à l’événement :

python
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class Sponsorship(Base):
    __tablename__ = "sponsorships"
    event_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("events.id"), primary_key=True)
    sponsor_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("sponsors.id"), primary_key=True)
    amount: Mapped[float] = mapped_column(nullable=False, default=10)

Cela crée une relation plusieurs-à-plusieurs entre les événements et les sponsors, tout en permettant d’ajouter des informations supplémentaires à propos de chaque sponsor et de leur contribution.

L’optimisation des requêtes SQL joue un rôle crucial dans la gestion des bases de données, car elle améliore l'efficacité, la scalabilité, la rentabilité, la satisfaction des utilisateurs, ainsi que l'intégrité et la sécurité des données. L'amélioration des requêtes SQL se fait en plusieurs étapes, et bien que chaque cas d’utilisation puisse nécessiter des ajustements spécifiques, il existe des règles générales qui permettent d’optimiser les requêtes, comme la réduction du nombre de jointures, l’utilisation d’index appropriés et la limitation de la quantité de données traitées à chaque requête.

Comment gérer les erreurs et exceptions dans les connexions WebSocket avec FastAPI

Lors de l'utilisation de WebSocket dans des applications FastAPI, une gestion adéquate des erreurs et des exceptions est essentielle pour maintenir une communication fiable et réactive entre le client et le serveur. WebSocket étant un protocole à faible latence permettant des échanges bidirectionnels en temps réel, il est crucial de bien gérer les erreurs possibles, telles que les échecs de connexion, les erreurs de parsing des messages et les déconnexions imprévues. Dans cette section, nous explorerons comment implémenter une gestion efficace des erreurs et des exceptions pour WebSocket dans une application FastAPI.

Pour commencer, il est important de comprendre qu'une connexion WebSocket est sujette à divers types de pannes. Par exemple, le serveur peut se déconnecter ou recevoir des messages malformés de la part du client. Lorsque de telles situations se produisent, il est indispensable de transmettre des informations claires et significatives au client afin de garantir une expérience utilisateur fluide et sans confusion.

Imaginons que vous développiez une application de chat en temps réel. Lorsque le serveur ferme une connexion WebSocket, il est essentiel de fournir un code de statut et une raison appropriée, afin que le client puisse comprendre pourquoi la connexion a été interrompue. En FastAPI, il est possible de personnaliser ces réponses pour rendre les déconnexions plus explicites, en utilisant des codes de statut spécifiques comme status.WS_1000_NORMAL_CLOSURE, qui indique une fermeture normale de la connexion.

Prenons un exemple de code pour illustrer cela. Dans cet exemple, nous configurons un point de terminaison WebSocket où nous gérons les connexions et les déconnexions :

python
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from fastapi import FastAPI, WebSocket, status

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
app = FastAPI()
@app.websocket("/ws")
async def chatroom(websocket: WebSocket):
    if not websocket.headers.get("Authorization"):
        return await websocket.close()
    await websocket.accept()
    await websocket.send_text("Bienvenue dans la salle de discussion!")
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            logger.info(f"Message reçu: {data}")
            if data == "disconnect":
                logger.warning("Déconnexion...")
                return await websocket.close(
                    code=status.WS_1000_NORMAL_CLOSURE,
                    reason="Déconnexion demandée par le client"
                )
    except WebSocketDisconnect:
        logger.warning("Connexion fermée par le client")

Une autre situation commune concerne les erreurs générées par des messages inappropriés ou non autorisés. Par exemple, si un client envoie un message contenant des termes interdits, il est possible de lever une exception WebSocketException pour forcer la déconnexion du client avec un code de statut 1008, qui indique une violation de la politique du serveur. Voici un exemple de gestion de cette situation :

python
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from fastapi import WebSocketException
@app.websocket("/ws")

async def ws_endpoint(websocket: WebSocket):

    await websocket.accept()
    await websocket.send_text("Bienvenue dans la salle de discussion!")
    try:
        while True:
            data = await websocket.receive_text()
            logger.info(f"Message reçu: {data}")
            if data == "disconnect":
                logger.warning("Déconnexion...")
                return await websocket.close(
                    code=status.WS_1000_NORMAL_CLOSURE,
                    reason="Déconnexion demandée par le client"
                )
            if "bad message" in data:
                raise WebSocketException(
                    code=status.WS_1008_POLICY_VIOLATION,
                    reason="Message inapproprié"
                )
    except WebSocketDisconnect:
        logger.warning("Connexion fermée par le client")

Dans cet exemple, si un message contenant le terme "bad message" est détecté, une exception WebSocketException est levée, ce qui entraîne la déconnexion du client avec un code de statut indiquant une violation de la politique du serveur.

Il est également crucial de gérer correctement les exceptions pendant le cycle de vie de la connexion WebSocket. Lorsqu'un client se déconnecte, que ce soit de manière volontaire ou suite à une erreur réseau, il est nécessaire de capturer cette déconnexion avec des blocs try-except pour éviter des erreurs non gérées. Cela permet non seulement de fermer proprement la connexion, mais aussi de maintenir des logs appropriés pour le débogage et la surveillance du système.

En résumé, la gestion des erreurs et des exceptions dans une application WebSocket sous FastAPI est un aspect fondamental pour garantir une communication stable et sûre entre le client et le serveur. L'utilisation des codes de statut et des exceptions appropriées permet de transmettre des informations précises et utiles au client, tout en assurant une expérience utilisateur cohérente, même en cas d'anomalies.

Comment développer un middleware pour la modification des réponses dans FastAPI ?

Le développement d'un middleware personnalisé pour la modification des réponses dans FastAPI est une pratique courante pour ajuster le comportement des réponses HTTP avant qu'elles ne soient renvoyées au client. Ce processus permet d'ajouter des en-têtes spécifiques, de modifier le contenu de la réponse ou même de gérer des aspects comme la gestion des erreurs et la sécurité. Voici comment créer un middleware pour ajouter des en-têtes supplémentaires à la réponse dans une application FastAPI.

Tout d'abord, nous devons définir une nouvelle classe pour notre middleware. Cette classe devra recevoir l'application FastAPI existante et les en-têtes supplémentaires que nous souhaitons ajouter. Le middleware est une fonction ou un objet qui intercepte les requêtes et réponses avant qu'elles n'atteignent le client, et il peut être utilisé pour modifier la réponse.

Le premier pas consiste à définir la classe ExtraHeadersResponseMiddleware comme suit :

python
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class ExtraHeadersResponseMiddleware:

    def __init__(self, app: ASGIApp, headers: Sequence[tuple[str, str]]):
        self.app = app
        self.headers = headers

Ici, nous avons un constructeur qui prend l'application FastAPI (app) et une séquence d'en-têtes (headers) à ajouter aux réponses. Les en-têtes sont passés sous forme de paires de chaînes de caractères (clé, valeur).

Ensuite, nous devons définir la méthode __call__, qui est appelée à chaque requête pour traiter la réponse. Elle vérifiera que le type d'événement est bien HTTP et modifie la réponse en ajoutant les en-têtes supplémentaires :

python
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async def __call__(self, scope: Scope, receive: Receive, send: Send):
    if scope["type"] != "http":
        return await self.app(scope, receive, send)

Dans ce code, nous nous assurons que le middleware ne s'applique qu'aux requêtes HTTP. Si l'événement n'est pas de type HTTP, nous passons simplement la requête au middleware suivant.

Une fois que nous avons vérifié que la requête est bien de type HTTP, nous devons définir une fonction pour modifier l'objet send. Cette fonction permet d'ajouter des en-têtes supplémentaires à la réponse :

python
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async def send_with_extra_headers(message: Message):

    if message["type"] == "http.response.start":
        headers = MutableHeaders(scope=message)
        for key, value in self.headers:
            headers.append(key, value)
    await send(message)

Dans cette fonction, nous interceptons le message de réponse et ajoutons les en-têtes supplémentaires à l'objet headers avant de le renvoyer avec send.

Finalement, nous devons ajouter notre middleware à l'application FastAPI. Cela se fait via la méthode add_middleware, où nous passons notre classe de middleware et les en-têtes à ajouter :

python
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app.add_middleware(
    ExtraHeadersResponseMiddleware,
    headers=(
        ("new-header", "fastapi-cookbook"),
        ("another-header", "fastapi-cookbook"),
    ),
)

Une fois cette modification effectuée, chaque réponse renvoyée par l'application FastAPI contiendra les en-têtes définis dans notre middleware.

Pour tester ce middleware, vous pouvez démarrer l'application FastAPI avec uvicorn main:app, puis ouvrir la documentation interactive. Lorsque vous appelez un des points de terminaison, vous devriez voir les en-têtes ajoutés dans la réponse.

En plus de l'ajout d'en-têtes personnalisés, il est essentiel de comprendre l'impact que cela peut avoir sur la performance et la sécurité de votre API. Par exemple, lorsque vous ajoutez des en-têtes qui peuvent influencer le cache du navigateur, vous devez être prudent sur la manière dont vous configurez ces en-têtes pour ne pas compromettre la sécurité ou la cohérence des données renvoyées.

Par ailleurs, lors de l'implémentation de CORS, il est crucial de ne pas se contenter de définir les en-têtes de manière générique, comme allow_origins=["*"], qui permettrait à toute origine d'effectuer des requêtes vers votre API. En production, il est préférable de limiter cela à des origines spécifiques pour éviter des attaques telles que les falsifications de requêtes inter-sites (CSRF). De même, les méthodes et les en-têtes autorisés doivent être restreints en fonction des besoins spécifiques de votre application, afin de ne pas exposer des vulnérabilités.

Comment utiliser les paramètres de chemin et les paramètres de requête dans FastAPI ?

Dans le développement d'API, la gestion des paramètres est un élément clé pour permettre une interaction flexible et efficace entre le client et le serveur. FastAPI, avec son intégration native de Python et Pydantic, rend l'utilisation des paramètres de chemin et des paramètres de requête non seulement simple, mais aussi sécurisée et robuste. Ces deux types de paramètres sont essentiels pour affiner les réponses et rendre l'API plus interactive.

Les paramètres de requête, quant à eux, sont utilisés pour personnaliser les réponses d'une API. Ils sont ajoutés après un ? dans l'URL et peuvent être multiples. Prenons par exemple l'API des livres : l'ajout d'un paramètre year permet de filtrer les livres selon leur année de publication. Ainsi, une requête comme /books?year=2021 retournera seulement les livres publiés en 2021. Si aucun paramètre year n'est précisé, la réponse comprendra tous les livres disponibles, permettant ainsi une certaine flexibilité. Ces paramètres sont particulièrement utiles lorsque l'on souhaite offrir aux utilisateurs la possibilité de personnaliser leurs requêtes sans surcharger l'URL d'informations.

Lorsqu'on envoie une requête POST avec un corps contenant des données JSON, FastAPI s'assure que ces données sont bien conformes au modèle défini. Si une erreur est détectée, un message d'erreur détaillé sera retourné, évitant ainsi d'accepter des données invalides. En utilisant des modèles comme Book, qui incluent des validations supplémentaires comme la longueur minimale ou maximale des chaînes de caractères ou des valeurs numériques, on peut renforcer la robustesse de l'application tout en offrant une meilleure expérience utilisateur.

Un autre aspect important à prendre en compte est la gestion des formats de réponse. FastAPI permet de définir des modèles de réponse qui contrôlent précisément quelles données seront renvoyées au client. Par exemple, si l'on souhaite que l'API /allbooks retourne uniquement les titres et les auteurs des livres, sans les années de publication, on peut définir un modèle de réponse spécifique, comme BookResponse, et s'assurer que seules les informations nécessaires sont envoyées. Cette approche permet de réduire la quantité de données transférées tout en optimisant la sécurité et la confidentialité des informations.

Au-delà de la définition des modèles et des paramètres, il est crucial de bien comprendre la logique de validation et de gestion des erreurs dans FastAPI. La validation des données via Pydantic garantit non seulement la cohérence de celles-ci mais permet également d'éviter des erreurs fréquentes, notamment celles liées aux types de données mal formés. En outre, la gestion des erreurs dans FastAPI, qu'elles soient dues à des paramètres invalides ou à des erreurs internes du serveur, permet de répondre de manière claire et structurée, fournissant aux développeurs des informations précieuses pour résoudre rapidement les problèmes.