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# ExamService
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题库小程序服务端 - FastAPI实现
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## 项目结构
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```
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ExamService/
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├── alembic/ # 数据库迁移相关
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├── mooc/ # 主应用目录
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│ ├── api/ # API路由
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│ │ └── v1/ # API v1版本
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│ ├── core/ # 核心配置
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│ ├── crud/ # 数据库操作
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│ ├── db/ # 数据库
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│ ├── models/ # 数据库模型
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│ ├── schemas/ # Pydantic模型
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│ └── utils/ # 工具函数
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├── tests/ # 测试目录
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└── [配置文件]
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```
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## 安装
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### 1. 安装 Miniconda
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在 Ubuntu 上安装 Miniconda，执行以下步骤：
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```bash
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# 下载 Miniconda 安装脚本
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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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# 给安装脚本添加执行权限
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chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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# 运行安装脚本
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./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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# 按照提示完成安装，选择安装目录并接受许可协议
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# 激活 Miniconda
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source ~/.bashrc
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# 创建名为 'mooc' 的虚拟环境，Python 版本大于等于 3.13
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conda create --name mooc python>=3.13
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# 激活 'mooc' 环境
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conda activate mooc
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 安装mysql开发库
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```bash
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# 更新包列表
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apt-get update
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# 安装 MySQL 开发包和其他必要的包
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apt-get install -y python3-dev default-libmysqlclient-dev build-essential pkg-config
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pip install mysqlclient pymysql cryptography
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```
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## 运行
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```bash
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uvicorn main:app --reload
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```
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## 初始化数据库
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```bash
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alembic init alembic
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alembic revision --autogenerate -m "Initial migration"
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alembic upgrade head
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```
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## 添加数据库表
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### 1.创建模型文件:
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**因为表格太多，可以把同类型表放在同一个文件，文件命名规则：ims_account_wechats、ims_account_wxapp、ims_account_xzapp等表格去除前缀和后缀，即为account.py**
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```python
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# 这个模型类AccountWechats用于映射ims_account_wechats表：
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# 1. 在ORM层中代表数据库表结构，方便CRUD操作。
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# 2. 在FastAPI中引用该模型时，可以使用Pydantic自动转换ORM对象到响应模型。
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# 3. 创建模型时需确保表名(__tablename__)与真实的数据库表名保持一致，否则查询和插入可能失败。
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# 4. 字段类型要与数据库中定义的列类型严格匹配，避免出现不兼容或异常。
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# 5. 通过Primary Key（acid）唯一标识记录，确保ORM能正确追踪和更新该对象。
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# 6. config.orm_mode = True：允许直接把SQLAlchemy模型实例转换为Pydantic模型对象。
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# filepath: ExamService/mooc/models/account.py
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from sqlalchemy import Column, Integer, String, SmallInteger
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from mooc.db.database import Base
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# 类名命名规则： 去除ims前缀后采用 帕斯卡命名法，无连接符每个单词手写大写
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# AccountWechats模型用于映射数据库表 ims_account_wechats
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class AccountWechats(Base):
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__tablename__ = "ims_account_wechats"
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acid = Column(Integer, primary_key=True)
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uniacid = Column(Integer, nullable=False)
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token = Column(String(32), nullable=False)
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encodingaeskey = Column(String(255), nullable=False)
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level = Column(SmallInteger, nullable=False)
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name = Column(String(30), nullable=False)
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account = Column(String(30), nullable=False)
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original = Column(String(50), nullable=False)
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signature = Column(String(100), nullable=False)
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country = Column(String(10), nullable=False)
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province = Column(String(3), nullable=False)
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city = Column(String(15), nullable=False)
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username = Column(String(30), nullable=False)
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password = Column(String(32), nullable=False)
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lastupdate = Column(Integer, nullable=False)
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key = Column(String(50), nullable=False)
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secret = Column(String(50), nullable=False)
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styleid = Column(Integer, nullable=False)
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subscribeurl = Column(String(120), nullable=False)
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auth_refresh_token = Column(String(255), nullable=False)
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class Config:
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orm_mode = True # 允许与Pydantic的ORM功能兼容，直接读取数据库模型对象
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```
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### 2.创建schema:
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```python
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# filepath: ExamService/mooc/schemas/account.py
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from pydantic import BaseModel
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from typing import Optional
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class AccountWechatsBase(BaseModel):
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"""
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数据模型基类: AccountWechatsBase
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用于描述基础字段的类型、用途和注意点。
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- 注意: 必填字段都在这里声明，每个字段都对应数据库中的一列。
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"""
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uniacid: int # 微信公众号/小程序的关联ID
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token: str # 访问接口时使用的token
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encodingaeskey: str # 用于消息加解密的AES密钥
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level: int # 认证等级，如订阅号/服务号
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name: str # 微信公众号名称
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account: str # 公众号帐号，如微信号
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original: str # 原始ID(通常以gh_开头)
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signature: str # 公众号信息签名
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country: str # 国家
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province: str # 省份
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city: str # 城市
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username: str # 后台登录用户名
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password: str # 后台登录密码
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lastupdate: int # 最后一次更新的时间戳
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key: str # 开发者Key
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secret: str # 开发者Secret
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styleid: int # 模板样式ID
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subscribeurl: str # 订阅链接
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auth_refresh_token: str # 用来刷新授权的token
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class AccountWechatsCreate(AccountWechatsBase):
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"""
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用于创建新微信帐号记录:
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- 继承自AccountWechatsBase, 不额外添加字段
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- 仅表示此Schema专用于'创建'场景
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"""
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# 用于创建新记录，包含所有必填字段
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pass
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class AccountWechatsUpdate(BaseModel):
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"""
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用于更新已有微信帐号记录:
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- 只包含可选字段，未在此处的内容将保持不变
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- 注意: exclude_unset=True 可以避免更新空值
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"""
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token: Optional[str] # 可选更新token
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encodingaeskey: Optional[str]# 可选更新AES key
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class AccountWechats(AccountWechatsBase):
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"""
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表示完整的微信帐号记录:
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- acid: 数据库主键ID
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- 包含所有字段的最终模型，ORM转换时使用
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"""
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acid: int # 表中的主键ID
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class Config:
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orm_mode = True # 允许与ORM对象进行直接转换
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```
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### 3.创建 CRUD:
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```python
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# filepath: ExamService/mooc/crud/crud_account.py
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from sqlalchemy.orm import Session
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from typing import Optional
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from mooc.models.account import AccountWechats
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from mooc.schemas.account import AccountWechatsCreate, AccountWechatsUpdate
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class CRUDAccountWechats:
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"""
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创建CRUD
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负责对AccountWechats模型进行增删改查操作的逻辑封装。
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"""
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def create(self, db: Session, obj_in: AccountWechatsCreate) -> AccountWechats:
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"""
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创建记录：将Pydantic的输入数据转换为数据库模型实例并保存。
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"""
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db_obj = AccountWechats(**obj_in.dict()) # 将表单数据解包到模型实例
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db.add(db_obj) # 添加到会话
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db.commit() # 提交事务
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db.refresh(db_obj) # 刷新实例，获取数据库中的最新状态
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return db_obj
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def get(self, db: Session, acid: int) -> Optional[AccountWechats]:
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"""
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根据主键 acid 查询单条数据。
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"""
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return db.query(AccountWechats).filter(AccountWechats.acid == acid).first()
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def update(
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self, db: Session, *, db_obj: AccountWechats, obj_in: AccountWechatsUpdate
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||
) -> AccountWechats:
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"""
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更新记录：只修改传递进来的字段，未设置的字段不动。
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||
"""
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for field, value in obj_in.dict(exclude_unset=True).items():
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setattr(db_obj, field, value) # 更新模型实例属性
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||
db.add(db_obj)
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db.commit()
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db.refresh(db_obj)
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||
return db_obj
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||
def delete(self, db: Session, acid: int) -> None:
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||
"""
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||
删除记录：物理删除或逻辑删除都可在此处实现。
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||
"""
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||
obj = db.query(AccountWechats).filter(AccountWechats.acid == acid).first()
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||
if obj:
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db.delete(obj)
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db.commit()
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# 实例化CRUD对象，方便在业务代码中直接引用
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account_wechats = CRUDAccountWechats()
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```
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### 4.注册模型:
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```python
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||
# filepath: ExamService/mooc/db/base.py
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||
from mooc.db.database import Base
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from mooc.models.admin import Admin, Account, AccountWebapp
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from mooc.models.account import AccountWechats # 新增,将创建好的模型类导入即可
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```
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### 5.运行代码更新数据库信息
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```bash
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python main.py
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```
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## API文档
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启动服务后访问: http://localhost:2333/docs
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