- 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) 用于Python和SQL数据库的集成（ORM）。
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev) FastAPI的依赖项之一，用于数据验证和配置管理。
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) 作为SQL数据库。
- 🚀 [React](https://react.dev) 用于前端。
    - 💃 使用了TypeScript、hooks、[Vite](https://vitejs.dev)和其他一些现代化的前端技术栈。
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) 用于前端组件。
    - 🤖 一个自动化生成的前端客户端。

  - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), verwendet von FastAPI, für die Datenvalidierung und das Einstellungsmanagement.
  - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) als SQL-Datenbank.
- 🚀 [React](https://react.dev) für das Frontend.
  - 💃 Verwendung von TypeScript, Hooks, Vite und anderen Teilen eines modernen Frontend-Stacks.

    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), используется FastAPI, для валидации данных и управления настройками.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) в качестве SQL‑базы данных.
- 🚀 [React](https://react.dev) для фронтенда.
    - 💃 Используются TypeScript, хуки, Vite и другие части современного фронтенд‑стека.

import time
from typing import Annotated

from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine

engine = create_engine("postgresql+psycopg://postgres:postgres@localhost/db")


class User(SQLModel, table=True):
    id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
    name: str


app = FastAPI()


def get_session():

import time
from typing import Annotated

from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine

engine = create_engine("postgresql+psycopg://postgres:postgres@localhost/db")


class User(SQLModel, table=True):
    id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
    name: str


app = FastAPI()


def get_session():

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

Позже, для продакшн-приложения, возможно, вы захотите использовать серверную базу данных, например **PostgreSQL**.

/// tip | Подсказка

Существует официальный генератор проектов на **FastAPI** и **PostgreSQL**, включающий frontend и другие инструменты: <a href="https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template</a>

///

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

Se você precisa de algo fácil de integrar com o FastAPI, mas que seja mais robusto, suportado por Redis, PostgreSQL ou outros, verifique o <a href="https://github.com/encode/broadcaster" class="external-link" target="_blank">encode/broadcaster</a>.

///

## Mais informações { #more-info }

```
Client #1596980209979 left the chat
```

/// tip

上面的应用程序是一个最小和简单的示例，用于演示如何处理和向多个 WebSocket 连接广播消息。

但请记住，由于所有内容都在内存中以单个列表的形式处理，因此它只能在进程运行时工作，并且只能使用单个进程。

如果您需要与 FastAPI 集成更简单但更强大的功能，支持 Redis、PostgreSQL 或其他功能，请查看 [encode/broadcaster](https://github.com/encode/broadcaster)。

///

## 更多信息

要了解更多选项，请查看 Starlette 的文档：

* [WebSocket 类](https://www.starlette.dev/websockets/)