Accès asynchrone aux bases de données
Explorez les pilotes et les ORM asynchrones comme `asyncpg` et `SQLModel` pour effectuer des opérations de base de données non bloquantes.
Accès asynchrone aux bases de données est une leçon FastAPI Backend Development Bootcamp gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage FastAPI Backend Development Bootcamp, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours FastAPI Backend Development Bootcamp comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Why Async DB Access?
When building high-performance web applications, especially with frameworks like FastAPI, database operations can often become a bottleneck. Traditional database calls are "blocking", meaning your application waits for the database to respond before moving on.
Asynchronous database access allows your application to perform other tasks while waiting for the database, preventing your API from becoming unresponsive under heavy load. This is crucial for scalability!
Sync vs. Async DB Calls
Imagine a restaurant where one chef handles everything. If a customer orders a complex dish (a database query), the chef stops all other work until that dish is complete. This is synchronous I/O.
In an asynchronous setup, the chef starts the complex dish, then immediately moves to prepare simpler dishes or take new orders while the complex dish cooks in the background. When the complex dish is ready, the chef picks it up. This non-blocking approach boosts efficiency!
Meet asyncpg: The Async Driver
For PostgreSQL, the go-to asynchronous driver in Python is asyncpg. It's a high-performance library specifically designed to work with Python's asyncio framework.
- Fast: Written partly in C for speed.
- Asynchronous: Fully non-blocking.
- Direct: Provides a direct interface to PostgreSQL.
It's often used as the underlying driver for async ORMs or when you need fine-grained control.
asyncpg in Action
Let's see a basic example of connecting to a PostgreSQL database and running a simple query using asyncpg. Remember to replace placeholder credentials with your own!
import asyncio
import asyncpg
async def main():
conn = None
try:
conn = await asyncpg.connect(user='postgres', password='mysecretpassword',
database='testdb', host='localhost')
print("Connected to PostgreSQL!")
# Execute a query
result = await conn.fetchval('SELECT 1 + 1')
print(f"Query result: {result}") # Should be 2
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
finally:
if conn:
await conn.close()
print("Connection closed.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Awaiting Database Calls
In the previous example, you saw the await keyword before asyncpg.connect() and conn.fetchval(). This is crucial for asynchronous operations.
awaittells Python: "This operation might take time, so pause here and let other tasks run in the meantime."- When the database operation completes, the task resumes from where it left off.
- This non-blocking wait is what makes your FastAPI application scalable.
SQLModel: Async ORM Power
While asyncpg gives you low-level control, an Object Relational Mapper (ORM) simplifies database interactions by mapping database tables to Python objects. SQLModel is a modern, async-first ORM built on:
- Pydantic: For data validation and serialization.
- SQLAlchemy: The powerful and mature Python SQL toolkit.
It lets you define models once and use them for both your API request/response and database schema!
Setting up SQLModel for Async
To use SQLModel asynchronously, you need an asynchronous database engine. This typically involves using an async driver like asyncpg (which SQLAlchemy can use via asyncio). Here's how you'd set up the engine:
from sqlmodel import create_engine, SQLModel
import asyncio
# Replace with your actual async PostgreSQL connection string
# The 'postgresql+asyncpg' part tells SQLAlchemy to use asyncpg
DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://postgres:mysecretpassword@localhost/testdb"
async def main():
engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True)
print("Async SQLModel engine created.")
# In a real app, you'd usually create tables here
# async with engine.begin() as conn:
# await conn.run_sync(SQLModel.metadata.create_all)
# Just demonstrating engine creation for this example
await engine.dispose()
print("Engine disposed.")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Your First SQLModel
Defining a model in SQLModel is super intuitive. You inherit from SQLModel and use Pydantic-like field declarations. This single definition creates both your database table schema and your API's data validation schema!
from typing import Optional
from sqlmodel import Field, SQLModel
class Hero(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
name: str = Field(index=True)
secret_name: str
age: Optional[int] = Field(default=None, index=True)
# This model can now be used with FastAPI for request bodies
# and with SQLAlchemy for database interactions.
print("Hero model defined successfully!")Async CRUD with SQLModel
Now let's perform a simple Create and Read operation using our Hero model and the async engine. We'll use AsyncSession from SQLAlchemy's ORM for database interactions.
from typing import Optional
from sqlmodel import Field, SQLModel, create_engine, Session, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
import asyncio
DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://postgres:mysecretpassword@localhost/testdb"
async_engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=False)
AsyncSessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=async_engine, class_=AsyncSession)
class Hero(SQLModel, table=True):
id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
name: str = Field(index=True)
secret_name: str
age: Optional[int] = Field(default=None, index=True)
async def create_db_and_tables():
async with async_engine.begin() as conn:
await conn.run_sync(SQLModel.metadata.create_all)
print("Database tables created/updated.")
async def create_hero(hero: Hero):
async with AsyncSessionLocal() as session:
session.add(hero)
await session.commit()
await session.refresh(hero)
print(f"Created hero: {hero.name} (ID: {hero.id})")
return hero
async def get_heroes():
async with AsyncSessionLocal() as session:
statement = select(Hero)
results = await session.execute(statement)
heroes = results.scalars().all()
print("\nAll Heroes:")
for hero in heroes:
print(f"- {hero.name} (Age: {hero.age})")
return heroes
async def main():
await create_db_and_tables()
hero_1 = Hero(name="Deadpond", secret_name="Dive Wilson", age=28)
hero_2 = Hero(name="Spider-Boy", secret_name="Pedro Parqueador")
hero_3 = Hero(name="Rusty-Man", secret_name="Tommy Sharp", age=48)
await create_hero(hero_1)
await create_hero(hero_2)
await create_hero(hero_3)
await get_heroes()
await async_engine.dispose()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Async DB Check
You've learned about the importance of asynchronous database access and explored tools like asyncpg and SQLModel. Let's test your understanding!
Recap: Async DB for Scale
Great job! You've successfully explored asynchronous database access.
- We understood why non-blocking I/O is vital for high-performance FastAPI apps.
- We introduced
asyncpgas a low-level async PostgreSQL driver. - We learned about
SQLModel, an async-first ORM combining Pydantic and SQLAlchemy. - We saw practical examples of setting up and performing CRUD operations with these tools.
Mastering async database interactions is a key step towards building truly scalable and responsive backend services!
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Accès asynchrone aux bases de données » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Accès asynchrone aux bases de données » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours FastAPI Backend Development Bootcamp, passe à CoddyKit PRO. Le cours FastAPI Backend Development Bootcamp comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Accès asynchrone aux bases de données » ?
Explorez les pilotes et les ORM asynchrones comme `asyncpg` et `SQLModel` pour effectuer des opérations de base de données non bloquantes. Tu pratiques FastAPI Backend Development Bootcamp avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer FastAPI Backend Development Bootcamp ?
Aucune expérience préalable n'est requise. FastAPI Backend Development Bootcamp sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Accès asynchrone aux bases de données » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon FastAPI Backend Development Bootcamp ?
Oui. Chaque leçon FastAPI Backend Development Bootcamp inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Stratégies de mise en cache avec Redis
- Accès asynchrone aux bases de données
- Équilibrage de charge et supervision
- Tâches en arrière-plan et files de tâches