Comment configurer et utiliser MongoDB et SQLAlchemy avec FastAPI pour une gestion avancée des données

Lors de la gestion des bases de données dans le cadre du développement d’applications web, deux approches populaires émergent : l’utilisation de MongoDB, une base de données NoSQL, et l’intégration de bases de données SQL via SQLAlchemy. Ces deux solutions, bien que différentes dans leur architecture et leurs principes de fonctionnement, peuvent être utilisées efficacement avec FastAPI pour créer des applications robustes, évolutives et hautement performantes.

Configuration de MongoDB

bash
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$ mongod --version

bash
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$ C:\Program Files\MongoDB\Server\7.0\bin\mongod --version

Intégration de SQL avec FastAPI via SQLAlchemy

Lorsque vous travaillez avec des bases de données SQL, SQLAlchemy devient un outil essentiel pour interagir avec vos données. Cette bibliothèque Python fonctionne comme un ORM (Object-Relational Mapper), permettant aux développeurs d'interagir avec des bases de données relationnelles à travers des objets Python plutôt que d'écrire des requêtes SQL brutes.

L'intégration de SQLAlchemy dans une application FastAPI commence par l’installation de SQLAlchemy dans votre environnement virtuel :

bash
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$ pip install sqlalchemy

Une fois installé, vous devez configurer SQLAlchemy dans votre application FastAPI. Cela passe par la création de modèles de base de données, qui sont des représentations des tables de votre base de données sous forme de classes Python.

Définir les modèles de données avec SQLAlchemy

Les modèles dans SQLAlchemy sont définis par des classes qui correspondent chacune à une table dans la base de données. Les attributs de ces classes représentent les colonnes de la table correspondante.

Prenons un exemple simple où nous créons une table user pour stocker les utilisateurs :

python
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
class User(Base):
    __tablename__ = "user"
    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str]
    email: Mapped[str]

Une fois vos modèles définis, la prochaine étape consiste à configurer la connexion à votre base de données. Dans le cas de SQLite, une base de données légère sans besoin d’un serveur dédié, la chaîne de connexion pourrait ressembler à ceci :

python
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DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"

SQLite est souvent choisi pour le développement et les tests en raison de sa simplicité. Pour établir une connexion avec cette base de données, vous devez créer un moteur SQLAlchemy qui servira d’interface principale :

python
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from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(DATABASE_URL)

Création des tables

Une fois le moteur créé, vous pouvez procéder à la création des tables en appelant la méthode create_all :

python
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Base.metadata.create_all(bind=engine)

Cette opération va générer les tables définies dans vos modèles dans la base de données spécifiée. Il est crucial de noter que cette étape crée automatiquement la base de données SQLite si elle n'existe pas déjà.

Gestion des sessions et des transactions

L’établissement de la connexion avec la base de données ne se limite pas à la création des tables. Pour interagir avec ces tables et exécuter des requêtes, FastAPI et SQLAlchemy utilisent un mécanisme de sessions. Une session dans SQLAlchemy représente un environnement où vous pouvez ajouter ou récupérer des données. Chaque session est liée à une connexion spécifique à la base de données.

Pour gérer ces sessions, vous devez utiliser un fabriquant de sessions. Voici comment vous pouvez définir une classe SessionLocal :

python
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

Une fois la session configurée, vous pouvez l’utiliser dans vos routes FastAPI pour interagir avec la base de données. Voici un exemple de route où l’on récupère tous les utilisateurs dans une table user :

python
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from fastapi import Depends, FastAPI
from sqlalchemy.orm import Session
from database import SessionLocal
app = FastAPI()
@app.get("/users/")
def read_users(db: Session = Depends(get_db)):
    users = db.query(User).all()
    return users

Important à retenir

Lorsque vous travaillez avec des bases de données dans une application FastAPI, il est crucial de comprendre comment gérer correctement la connexion à la base de données. Une gestion incorrecte des sessions peut entraîner des erreurs de performance et des incohérences dans vos transactions. C’est pourquoi il est essentiel de veiller à fermer correctement les sessions à la fin de chaque requête. Cela garantit non seulement la performance de votre application, mais également l’intégrité des données dans votre base.

La compréhension de ces concepts vous permettra non seulement de configurer correctement vos bases de données mais également de tirer pleinement parti de l'intégration de MongoDB et SQLAlchemy avec FastAPI pour construire des applications évolutives, performantes et maintenables.

Comment configurer une base de données SQL avec SQLAlchemy et FastAPI de manière asynchrone ?

Dans le cadre du développement d'applications modernes, l'intégration de bases de données avec des frameworks web comme FastAPI est devenue un enjeu majeur pour gérer de manière efficace et performante les interactions avec les données. Lorsque cette intégration se fait de manière asynchrone, l'avantage de non-blocage devient encore plus pertinent, permettant ainsi à l'application de maintenir une réactivité optimale tout en exécutant des requêtes lourdes vers la base de données.

Le processus commence par l'installation des packages nécessaires :

bash
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$ pip install fastapi[all] "sqlalchemy>=2.0.0" aiosqlite

Création des classes de mappage des objets

Dans le dossier de l'application, un fichier nommé database.py est créé pour définir les classes de mappage. Prenons un exemple simple avec une table de billets (tickets). Ce fichier définira une classe Ticket qui mappe cette table de billets. Le code suivant illustre cette approche :

python
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from sqlalchemy import Column, Float, ForeignKey, Table

from sqlalchemy.orm import (
    DeclarativeBase, 
    Mapped, 
    mapped_column,
)
class Base(DeclarativeBase):
    pass
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]

Cette classe Ticket correspond à la table tickets dans la base de données. Elle définit les champs que chaque billet possède, comme id, price, show et user.

Création des couches d'abstraction

Ensuite, dans un fichier séparé, db_connection.py, nous mettons en place l'abstraction pour la gestion des connexions et des sessions avec la base de données. SQLAlchemy propose un moteur (engine) pour gérer les connexions aux bases de données et une session pour exécuter les transactions. Voici comment configurer l’abstraction nécessaire :

python
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from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker
SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite+aiosqlite:///.database.db"
def get_engine():
    return create_async_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL, echo=True)
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
AsyncSessionLocal = sessionmaker(
    autocommit=False,
    autoflush=False,
    bind=get_engine(),
    class_=AsyncSession,
)
async def get_db_session():
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        yield session

Ici, le moteur est configuré pour se connecter à une base de données SQLite en utilisant aiosqlite pour supporter les opérations asynchrones. La session est ensuite créée en tant que session asynchrone, ce qui permet d'interagir avec la base de données de manière non-bloquante.

Initialisation de la connexion à la base de données

python
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from contextlib import asynccontextmanager
from fastapi import FastAPI
from app.database import Base
from app.db_connection import get_db_session
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    engine = get_engine()
    async with engine.begin() as conn:
        await conn.run_sync(Base.metadata.create_all)
    yield
    await engine.dispose()
app = FastAPI(lifespan=lifespan)

Lors du démarrage du serveur, les tables sont créées à partir des classes de mappage définies dans le fichier database.py. Ce processus s'assure que la base de données est en phase avec le code de l'application, notamment pour l'évolution du schéma de données.

Intégration avec les opérations CRUD

Une fois la base de données et la connexion initialisées, nous pouvons passer à la création des opérations CRUD pour manipuler les données. SQLAlchemy, avec sa capacité à gérer des sessions asynchrones, permet d’effectuer des opérations de manière non-bloquante.

Voici un exemple d’implémentation pour ajouter, récupérer et mettre à jour des tickets dans la base de données :

1. Création d'un ticket :

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)
    async with db_session.begin():
        db_session.add(ticket)
        await db_session.flush()
        ticket_id = ticket.id
        await db_session.commit()
    return ticket_id

2. Récupération d'un ticket :

python
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async def get_ticket(db_session: AsyncSession, ticket_id: int) -> Ticket | None:
    query = select(Ticket).where(Ticket.id == ticket_id)
    async with db_session as session:
        tickets = await session.execute(query)
        return tickets.scalars().first()

3. Mise à jour du prix d’un ticket :

python
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async def update_ticket_price(db_session: AsyncSession, ticket_id: int, new_price: float) -> bool:

    query = update(Ticket).where(Ticket.id == ticket_id).values(price=new_price)
    async with db_session as session:
        ticket_updated = await session.execute(query)
        await session.commit()
        if ticket_updated.rowcount == 0:
            return False
    return True

Ces fonctions utilisent les sessions asynchrones pour effectuer les requêtes de manière non-bloquante, garantissant que le serveur peut continuer à répondre à d'autres requêtes pendant ce temps.

Les performances de cette architecture sont considérablement améliorées en exploitant les capacités asynchrones de SQLAlchemy et FastAPI. Il est également possible de configurer des bases de données plus complexes comme MySQL ou PostgreSQL en ajustant simplement la chaîne de connexion et en installant les modules nécessaires (par exemple, aiomysql pour MySQL).

Comment optimiser les connexions WebSocket et mesurer les performances d'un serveur en temps réel

L'évaluation des performances d'un serveur WebSocket peut sembler complexe, mais en suivant quelques étapes clés, il est possible de réaliser des tests de manière structurée et efficace. Un bon script de benchmark pour tester les connexions WebSocket doit remplir certaines fonctions de base, telles que le démarrage du serveur, la création de multiples connexions simultanées et l'envoi de messages à travers ces connexions. Voici une approche pour concevoir un tel script et des conseils pour aller au-delà du simple test de performance.

python
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import uvicorn
from app.main import app
def run_server():
    uvicorn.run(app)

Ensuite, il est nécessaire de créer une fonction qui simule la connexion de plusieurs clients WebSocket. Cette fonction doit permettre de se connecter à un endpoint WebSocket, d'envoyer plusieurs messages et de simuler des interactions en introduisant des pauses (avec asyncio.sleep) entre les envois de messages, afin de mieux reproduire un comportement humain réaliste lors de la communication. Ce processus est essentiel pour tester la capacité du serveur à gérer de multiples clients en même temps sans se retrouver saturé.

python
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import asyncio

from websockets import connect
async def connect_client(n: int, n_messages: int = 3):
    async with connect(f"ws://localhost:8000/chatroom/user{n}") as client:
        for _ in range(n_messages):
            await client.send(f"Hello World from user{n}")
            await asyncio.sleep(n * 0.1)
        await asyncio.sleep(2)

python
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import multiprocessing

async def main(n_clients: int = 10):

    p = multiprocessing.Process(target=run_server)
    p.start()
    await asyncio.sleep(1)
    connections = [connect_client(n) for n in range(n_clients)]
    await asyncio.gather(*connections)
    await asyncio.sleep(1)
    p.terminate()

Une fois ce script en place, il suffit de le lancer en tant que script Python, ce qui peut être effectué directement depuis la ligne de commande. L'exécution d'un test avec un nombre de clients plus élevé peut révéler des erreurs de connexion lorsque le serveur dépasse sa capacité de gestion des connexions simultanées. C'est un indicateur clé de la charge maximale que le serveur peut supporter.

bash
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$ python benchmark_websocket.py

Cela représente le cœur d'un script de base pour tester les performances des WebSockets. Toutefois, il est possible d'étendre ce script pour ajouter des éléments supplémentaires, comme la gestion du temps pour mesurer la latence ou des paramètres configurables pour avoir une vue plus complète des capacités de l'application. Ces extensions permettront une analyse plus détaillée de la façon dont l'application réagit sous différents types de charge.

En plus de la mise en place d'un test de performance basique, plusieurs bonnes pratiques sont essentielles pour optimiser et sécuriser les connexions WebSocket. La gestion des erreurs et des exceptions est cruciale dans un environnement WebSocket où les interruptions de connexion peuvent se produire fréquemment. Une gestion robuste des erreurs permettra de maintenir la stabilité de l'application en cas de défaillances.

Une autre mesure importante consiste à utiliser des gestionnaires de pools de connexions pour améliorer les performances, en particulier pour les applications en temps réel, comme les chats ou les applications de notifications. Ces gestionnaires permettent de maintenir les connexions actives et d'éviter de devoir en établir de nouvelles à chaque requête, ce qui peut être coûteux en termes de ressources.

Une méthode commune consiste à créer un endpoint WebSocket sécurisé en utilisant un mécanisme d'authentification basé sur un token Bearer, ce qui permet de s'assurer que chaque utilisateur est authentifié avant de pouvoir interagir avec l'application. Cela peut être réalisé en ajoutant un système d'authentification dans la configuration de FastAPI, comme montré dans l'exemple suivant :

python
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from fastapi import WebSocket, WebSocketException

from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
class OAuth2WebSocketPasswordBearer(OAuth2PasswordBearer):
    async def __call__(self, websocket: WebSocket) -> str:
        authorization: str = websocket.headers.get("authorization")
        if not authorization:
            raise WebSocketException(code=401, reason="Not authenticated")
        scheme, param = authorization.split()
        if scheme.lower() != "bearer":
            raise WebSocketException(code=403, reason="Invalid authentication credentials")
        return param

Avec cette approche, chaque connexion WebSocket est validée par un token OAuth2, ce qui protège l'application contre les connexions non autorisées.

Comment déployer et gérer des applications FastAPI efficacement

Le déploiement d’une application web est une étape cruciale dans son cycle de vie, et FastAPI, en tant que framework Python, se prête particulièrement bien à cet exercice grâce à sa rapidité et sa flexibilité. Cette section vous guidera à travers les étapes essentielles pour déployer une application FastAPI en production, en utilisant des outils comme Railway et Hatch pour gérer les environnements et automatiser le processus de déploiement.

Lorsque vous commencez à déployer une application FastAPI, la première étape consiste à configurer correctement les paramètres de votre projet. Pour cela, commencez par cliquer sur l'icône de déploiement, ce qui ouvrira une fenêtre sur la gauche. Dans cette fenêtre, sélectionnez l'onglet "Paramètres". Vous y trouverez une liste de configurations, comprenant des sections telles que "Source", "Réseautage", "Construction" et "Déploiement". Commencez par la section "Source". Si vous avez choisi un projet provenant du dépôt FastAPI-Cookbook, ou si le répertoire racine de votre projet n'est pas celui du dépôt, vous devez ajouter un répertoire racine en cliquant sur "Ajouter un répertoire racine" sous la spécification du dépôt source et y entrer le chemin adéquat. Pour le projet FastAPI-Cookbook, le chemin sera /Chapter12/live_application. Après avoir ajouté le chemin, cliquez sur l'icône de sauvegarde. Laissez la branche sélectionnée sur "main".

Il est important de noter que lors de l’exposition de votre service sur le web, la plateforme d’hébergement fournit généralement des certificats pour sécuriser la connexion. Un petit icône de cadenas dans la barre d'adresse de votre navigateur indique que la connexion est sécurisée et qu'un certificat est bien en place. Grâce à cela, vous avez déployé avec succès votre application FastAPI pour qu’elle soit accessible à l’échelle mondiale. Désormais, n'importe quel utilisateur, quel que soit son emplacement, pourra accéder à votre service.

Lorsque vous déployez votre service, Railway crée une image, puis un conteneur pour faire fonctionner votre application. Il est également possible de spécifier une image personnalisée à l'aide d'un fichier Docker, qui sera automatiquement détectée par le système. Si vous souhaitez approfondir votre compréhension de l’outil Railway, vous pouvez consulter la documentation officielle à cette adresse : Railway Docs. En outre, si vous utilisez un autre fournisseur de services cloud comme Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure, des guides spécifiques à chaque plateforme sont également disponibles.

Une fois l’application déployée, vous pouvez passer à la phase suivante de gestion de l’application : le packaging. Dans un environnement de production, il est souvent nécessaire de gérer les versions et les dépendances de manière cohérente. Pour cela, Hatch, un outil de gestion de projet Python, facilite l’emballage et la distribution de votre application FastAPI. En utilisant Hatch, vous pouvez créer un paquet portable et facile à maintenir, ce qui simplifie le déploiement et le partage de votre application.

Le processus de création d’un paquet avec Hatch se divise en plusieurs étapes : initialisation du projet, installation des dépendances, création de l’application, construction de la distribution et tests du paquet. L’étape initiale consiste à créer le projet en utilisant la commande $ hatch new "FCA Server". Cette commande génère un répertoire de projet avec la structure nécessaire pour commencer à développer. Ensuite, vous pouvez activer un environnement virtuel et installer les dépendances nécessaires, telles que FastAPI, en modifiant le fichier pyproject.toml et en ajoutant la dépendance sous la section [project].

L'utilisation de Hatch et le déploiement via des outils comme Railway offrent des avantages indéniables pour gérer une application FastAPI en production. Ces outils assurent non seulement la facilité d’intégration et de mise à jour, mais aussi la portabilité et la sécurité de votre application.

Pour les développeurs souhaitant étendre leurs connaissances et déployer leurs applications sur différentes infrastructures cloud, il est important de se familiariser avec les outils de containerisation comme Docker, qui permettent de standardiser les environnements de déploiement. Par ailleurs, bien comprendre les principes de gestion des certificats SSL et de sécurisation des connexions peut s'avérer essentiel pour garantir la sécurité de l'application lorsqu'elle est exposée à un large public.