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title: FastAPI依赖注入：从基础概念到应用
date: 2025/04/04 16:28:51
updated: 2025/04/04 16:28:51
author: cmdragon

excerpt:
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，可通过Pydantic模型验证和lambda延迟解析解决。依赖项返回None会引发400错误，需注意参数默认值设置。

categories:

• 后端开发
• FastAPI

tags:

• FastAPI
• 依赖注入
• 路由处理
• 认证系统
• 错误处理
• 代码示例
• 依赖解析

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第一章：FastAPI依赖注入基础概念与运行原理

1.1 依赖注入的本质与价值

依赖注入（Dependency Injection）如同餐厅的点餐服务系统：当顾客（调用方）需要牛排（依赖项）时，不需要自己进厨房烹饪，服务员（注入系统）会根据订单自动配送。在FastAPI中，这种机制让路由处理函数只需声明所需依赖，框架自动完成依赖项的创建和注入。

核心价值体现：

• 解耦组件：路由函数不再需要手动创建依赖对象
• 提高可测性：可以轻松替换模拟依赖进行单元测试
• 增强复用性：公共逻辑（如认证、数据库连接）可封装为通用依赖
• 层级管理：支持多层嵌套依赖，构建清晰的依赖关系树

1.2 FastAPI依赖系统架构

from fastapi import Depends, FastAPIapp = FastAPI()# 基础依赖函数示例
def query_extractor(q: str | None = None):return q# 类形式依赖项
class Pagination:def __init__(self, page: int = 1, size: int = 10):self.page = pageself.size = size# 路由中使用依赖
@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Depends(query_extractor),pagination: Pagination = Depends()
):return {"q": q,"page": pagination