import uvicorn from fastapi import FastAPI, UploadFile, File from io import BytesIO from PIL import Image, ImageDraw from utils.operation import YOLO def detect(onnx_path='ReqFile/yolov5n-7-k5.onnx', img=r'ReqFile/bus.jpg', show=True): ''' 检测目标，返回目标所在坐标如： {'crop': [57, 390, 207, 882], 'classes': 'person'},...] :param onnx_path:onnx模型路径 :param img:检测用的图片 :param show:是否展示 :return: ''' yolo = YOLO(onnx_path=onnx_path) # 加载yolo类 det_obj = yolo.decect(img) # 检测 # 打印检测结果 print(det_obj) # 画框框 if show: img = Image.open(img) draw = ImageDraw.Draw(img) for i in range(len(det_obj)): draw.rectangle(det_obj[i]['crop'], width=3) img.show() # 展示 return det_obj app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.post("/detect/") async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)): contents = await file.read() # 接收浏览器上传的图片 im1 = BytesIO(contents) # 将数据流转换成二进制文件存在内存中 # 返回结果 return detect(onnx_path='ReqFile/best-0206.onnx', img=im1, show=False) # 启动项目 if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app='main:app', port=8000, host='0.0.0.0', reload=True)

<think>好的，我现在需要解决用户在Python项目中导入FastAPI时遇到的ModuleNotFoundError，具体错误是“No module named _socket”。首先，我得理解这个问题的根源。用户可能的环境配置问题或者依赖缺失。 首先，用户提到的错误涉及“_socket”模块，这个模块是Python标准库的一部分，属于内置模块，通常与网络通信相关。如果这个模块缺失，可能意味着Python的安装有问题，或者在特定环境中（如某些嵌入式系统）未包含该模块。例如，用户可能在编译Python时禁用了某些功能，导致_socket模块未被包含。 接下来，用户在使用FastAPI时遇到这个问题。FastAPI依赖于Starlette和Pydantic，而这些库可能需要底层的网络支持。如果_socket模块不存在，FastAPI在导入时可能会触发这个错误，因为它依赖于处理HTTP请求的底层socket操作。 根据提供的引用信息，引用[1]提到模块导入时会检查当前目录和PATH变量中的位置。但_socket是内置模块，不在用户项目目录中，所以问题可能不在导入路径，而是Python安装本身的问题。引用[3]提到Python2运行需要某些模块，但用户可能在使用Python3，不过可能存在环境混淆的情况。 解决方案的可能步骤包括： 1. 检查Python安装是否完整。用户可能使用了自定义编译的Python，或者在安装时遗漏了某些模块。重新安装Python，确保所有标准库都被正确安装。 2. 确认使用的Python环境是否正确。例如，用户是否在虚拟环境中缺少某些依赖，或者误用了Python2而不是Python3。因为_socket模块在Python3中是默认存在的，但在某些特殊情况下可能缺失。 3. 检查系统依赖项。在某些Linux发行版中，Python可能需要额外的开发包，比如libpython3.x-dev，以确保所有内置模块正确编译和安装。 4. 重新安装FastAPI及其依赖。可能某些依赖项在安装过程中损坏，或者版本不兼容。使用pip进行强制重装或者更新可能有帮助。 5. 检查环境变量和路径配置，确保没有冲突或错误配置导致Python无法找到内置模块。 可能还需要用户提供更多信息，例如Python版本、操作系统、安装方式等，以进一步诊断问题。例如，在Docker环境中，基础镜像可能缺少必要的库；或者在Windows系统中，Python安装可能被破坏。 总结来说，核心问题可能在于Python的安装不完整或损坏，导致内置的_socket模块缺失。解决方法包括重新安装Python，安装系统依赖，检查环境配置等。</think>针对导入FastAPI时出现的`ModuleNotFoundError: No module named '_socket'`错误，以下是逐步解决方案： --- ### **1. 确认Python安装完整性** `_socket`是Python标准库的内置模块，通常由Python解释器自带。若缺失该模块，可能是Python安装不完整或编译时未包含相关功能。 - **解决方法**： - **Windows/macOS**：重新从[Python官网](https://www.python.org/)下载安装包，选择“Install Now”时勾选`Add Python to PATH`。 - **Linux**：使用包管理器重新安装Python： ```bash sudo apt-get install --reinstall python3 ``` --- ### **2. 检查Python环境** 确保未意外使用Python 2或其他版本（FastAPI仅支持Python 3.7+）： ```bash python --version # 确认是否为Python 3.x ``` 如果系统默认是Python 2，尝试显式使用Python 3： ```bash python3 -m pip install fastapi ``` --- ### **3. 安装系统级依赖（Linux）** 某些系统需要安装额外的开发库以支持Python内置模块： ```bash # Debian/Ubuntu sudo apt-get install python3-dev libpython3-dev # CentOS/RHEL sudo yum install python3-devel ``` --- ### **4. 修复虚拟环境问题** 若在虚拟环境中出现此问题，尝试重建环境： ```bash # 删除旧环境 rm -rf venv # 创建新环境 python3 -m venv venv # 激活环境 source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windows # 重新安装FastAPI pip install fastapi uvicorn ``` --- ### **5. 强制重装Python依赖** 若依赖文件损坏，强制重装所有包： ```bash pip install --force-reinstall fastapi uvicorn ``` --- ### **6. 验证环境变量配置** 确保`sys.path`包含标准库路径（引用[1]）： ```python import sys print(sys.path) # 检查是否包含Python安装目录下的lib文件夹 ``` --- ### **常见原因总结** | 原因 | 解决方案 | |---------------------|------------------------------| | Python安装不完整 | 重新安装Python | | 使用Python 2 | 切换至Python 3 | | 系统依赖缺失 | 安装`python3-dev`等开发包 | | 虚拟环境损坏 | 重建虚拟环境 | ---

<think>根据用户提供的代码结构，我们需要添加一个获取部门列表的API接口。 由于用户使用的是FastAPI和Tortoise ORM，我们需要在已有的代码基础上添加一个新的路由。 假设部门信息存储在系统的一个表中（例如名为`Department`的模型），我们可以从该表中查询所有部门数据。 如果还没有部门模型，需要先创建模型和控制器（但用户问题中要求根据已有代码实现，所以假设已有模型）。 步骤： 1. 创建一个新的路由，例如`/dept/options`，使用GET方法。 2. 在路由处理函数中，查询部门表的所有记录（或者只查询需要的字段，如部门编码和部门名称）。 3. 将查询结果转换成前端需要的格式：通常是一个字典列表，每个字典包含`value`和`label`。 4. 返回成功响应，包含部门选项列表。 注意：用户代码中已经有一个变更台账的控制器（changeledger_controller）和模型，但部门可能属于系统基础数据，可能有自己的控制器和模型。 假设部门模型为`Department`，并且有对应的控制器`department_controller`（如果没有，需要先创建）。 由于用户提供的代码中没有部门相关的控制器，这里假设我们有一个部门模型，并且可以直接查询。 修改如下： 首先，在路由文件中导入部门模型（假设模型名为`Department`，位于`app.models`中）。 然后，编写查询。 如果还没有部门控制器，我们可以直接使用Tortoise ORM进行查询。 考虑到用户代码结构，我们尽量保持风格一致。 这里我们假设部门模型为： class Department(Model): id = fields.IntField(pk=True) dept_code = fields.CharField(max_length=50, unique=True) # 部门编码 dept_name = fields.CharField(max_length=100) # 部门名称 然后，我们添加一个路由来获取部门选项列表。</think>根据您提供的 FastAPI 代码结构，我将实现获取部门列表的 API 接口。以下是完整的实现方案： ```python # 在已有代码基础上添加以下内容 # 1. 导入部门模型（假设部门模型为 Department） from app.models.department import Department # 请根据实际路径调整 # 2. 创建部门选项的响应模型 from pydantic import BaseModel class DeptOption(BaseModel): value: str label: str # 3. 添加获取部门列表的API接口 @router.get("/dept/options", summary="获取部门下拉选项") async def get_dept_options(): """ 获取部门下拉选项列表 """ try: # 查询所有部门数据 depts = await Department.all().values("dept_code", "dept_name") # 转换为前端需要的格式 options = [ DeptOption(value=dept["dept_code"], label=dept["dept_name"]) for dept in depts ] # 记录日志 user_id = CTX_USER_ID.get() if user_id: user_obj = await user_controller.get(id=user_id) await insert_log( log_type=LogType.UserLog, log_detail_type=LogDetailType.DeptOptionList, by_user_id=user_obj.id ) return Success(data=options) except Exception as e: # 记录错误日志 await insert_log( log_type=LogType.SystemLog, log_detail_type=LogDetailType.Error, content=f"获取部门列表失败: {str(e)}" ) raise HTTPException( status_code=500, detail=f"获取部门列表失败: {str(e)}" ) ``` ### 关键实现细节： 1. **路由定义**： ```python @router.get("/dept/options", summary="获取部门下拉选项") ``` 2. **数据查询**： ```python depts = await Department.all().values("dept_code", "dept_name") ``` 使用 Tortoise ORM 查询所有部门，只获取需要的字段 3. **数据转换**： ```python options = [ DeptOption(value=dept["dept_code"], label=dept["dept_name"]) for dept in depts ] ``` 转换为前端需要的 `{value, label}` 格式 4. **日志记录**： ```python await insert_log(...) ``` 添加操作日志和错误日志 5. **错误处理**： ```python except Exception as e: await insert_log(...) # 错误日志 raise HTTPException(status_code=500, detail=...) ``` ### 需要补充的模型定义 (app/models/department.py)： ```python from tortoise.models import Model from tortoise import fields class Department(Model): id = fields.IntField(pk=True) dept_code = fields.CharField(max_length=50, unique=True) # 部门编码 dept_name = fields.CharField(max_length=100) # 部门名称 class Meta: table = "department" # 实际数据库表名 ``` ### 前端调用示例： ```ts // 在API文件中 export function fetchDeptOptions() { return request.get('/api/v1/change/dept/options'); } // 在Vue组件中 const deptOptions = ref<SelectOption[]>([]); onMounted(async () => { const res = await fetchDeptOptions(); if (res.code === 200) { deptOptions.value = res.data; } }); ``` ### 响应格式示例： ```json { "code": 200, "message": "success", "data": [ {"value": "D001", "label": "研发部"}, {"value": "D002", "label": "市场部"}, {"value": "D003", "label": "财务部"} ] } ``` ### 性能优化建议： 1. 添加缓存机制（Redis） 2. 实现分页查询（如果部门数量很大） 3. 添加查询参数支持按名称过滤