MongoDBmodelgenerateforFASTAPIpythonsimilartosqlacodegen

可以使用mongoengine来生成MongoDB模型，类似于sqlacodegen生成SQLAlchemy模型。

以下是使用mongoengine生成MongoDB模型的示例代码：

from mongoengine import *
import os

# 连接MongoDB
connect(host=os.getenv("MONGO_URI"))

class User(Document):
    email = EmailField(required=True)
    first_name = StringField(max_length=50)
    last_name = StringField(max_length=50)

    # 定义序列化方法
    def to_dict(self):
        return {
            "email": self.email,
            "first_name": self.first_name,
            "last_name": self.last_name
        }

以上代码定义了一个名为User的MongoDB文档，在其中定义了一个邮箱字段、名字字段和姓氏字段。还定义了一个to_dict方法，用于将文档实例转换为字典，以便于序列化处理。

此外，还需要使用Pydantic模型定义类，将MongoDB文档转换为JSON对象，以便于由FastAPI路由返回。

以下是使用Pydantic模型的示例代码：

from pydantic import BaseModel

class UserSchema(BaseModel):
    email: str
    first_name: str = ""
    last_name: str = ""

    class Config:
        orm_mode = True

以上代码定义了一个名为UserSchema的Pydantic模型，其中email是字符串类型的必需属性，first_name和last_name是可选字符串属性。Config类里将orm_mode设置为True，以便允许Pydantic模型从MongoDB文档中读取数据。

最后，需要定义一个FastAPI路由，以便于从MongoDB中获取用户数据。

以下是使用FastAPI路由获取用户数据的示例代码：

from fastapi import FastAPI
from typing import List
from .models.user import UserSchema
from .mongo_models.user import User

app = FastAPI()

@app.get("/users/", response_model=List[UserSchema])
async def read_users():
    # 获取所有用户文档
    users = User.objects.all()

    # 将所有用户文档转换为Pydantic模型的列表
    user_schemas = []
    for user in users:
        user_schemas.append(UserSchema(**user.to_dict()))

    return user_schemas

以上代码定义了一个名为read_users的FastAPI路由，以返回所有用户文档的JSON对象。该路由的返回模型为UserSchema的