warehouse

创建model.py

你是一个精通数据库设计的设计人员，下面的表结构来管理一个仓库，里面的产品、进货、销售和配货的相关信息。如果有不合理的地方请直接修改，帮我用python使用peewee库建立sqlite3数据库，如果英文有错误请帮我修改，写上注释，并且给每个表添加测试数据：

表：仓库（Warehouse）
仓库ID（Warehouse ID）：主键，唯一标识仓库
仓库名称（Warehouse Name）：仓库的名称
仓库地址（Warehouse Address）：仓库的地址
仓库登录密码（Warehouse Login Address）：仓库的登录密码
管理员名称（Admin Name）：管理员的名称

表：产品（Product）
产品ID（Product ID）：主键，唯一标识产品
产品名称（Product Name）：产品的名称
产品型号（Product Model）：产品的型号

表：进货（Purchase）
进货ID（Purchase ID）：主键，唯一标识进货记录
进货日期（Purchase Date）：进货的日期
货车支付的运费（Shipping Cost）：卡车支付的运费
货车的车牌号（Shipping Car No）：卡车的车牌号

表：进货详情（Purchase Details）
进货详情ID（Purchase Details ID）：主键，唯一标识进货详情记录
进货ID（Purchase ID）：外键，关联到进货表中的进货ID
产品ID（Product ID）：外键，关联到产品表中的产品ID
进货数量（Purchase Quantity）：进货的产品数量

表：销售单位（Sales Unit）
销售单位ID（Sales Unit ID）：主键，唯一标识销售单位
销售单位名称（Sales Unit Name）：销售单位的名称
地点（Location）：销售单位的地址
电话（Phone）：销售单位的电话

表：配货（Allocation）
配货ID（Allocation ID）：主键，唯一标识配货记录
销售单位ID（Sales Unit ID）：外键，关联到销售单位表中的销售单位ID
发货日期（Shipment Date）：发货的日期
运输地点（Delivery Location）：需要运输到的地点

表：配货详情（Allocation Details）
配货详情ID（Allocation Details ID）：主键，唯一标识配货详情记录
配货ID（Allocation ID）：外键，关联到配货表中的配货ID
产品ID（Product ID）：外键，关联到产品表中的产品ID
出货价格（Selling Price）：该产品的出货价格
配货数量（Allocation Quantity）：配货的产品数量

根据上面的数据，帮我查询产品A剩余的库存

对接到fastapi

下面使用python的pewee库编写的数据库代码，帮我对接到fastapi的不同接口上

from peewee import *

db = SqliteDatabase('warehouse.db')  # 创建一个名为"warehouse.db"的SQLite数据库


# 仓库（Warehouse）表
class Warehouse(Model):
    warehouse_id = AutoField(primary_key=True)  # 仓库ID，自增主键
    warehouse_name = CharField(unique=True)  # 仓库名称，唯一
    warehouse_address = CharField()  # 仓库地址
    warehouse_login_password = CharField()  # 仓库登录密码
    admin_name = CharField()  # 管理员名称

    class Meta:
        database = db


# 产品（Product）表
class Product(Model):
    product_id = AutoField(primary_key=True)  # 产品ID，自增主键
    product_name = CharField()  # 产品名称
    product_model = CharField()  # 产品型号

    class Meta:
        database = db


# 进货（Purchase）表
class Purchase(Model):
    purchase_id = AutoField(primary_key=True)  # 进货ID，自增主键
    purchase_date = DateField()  # 进货日期
    shipping_cost = DecimalField()  # 货车支付的运费
    shipping_car_no = CharField()  # 货车的车牌号

    class Meta:
        database = db


# 进货详情（Purchase Details）表
class PurchaseDetails(Model):
    purchase_details_id = AutoField(primary_key=True)  # 进货详情ID，自增主键
    purchase = ForeignKeyField(Purchase, backref='purchase_details')  # 外键，关联到进货表
    product = ForeignKeyField(Product, backref='purchase_details')  # 外键，关联到产品表
    purchase_quantity = IntegerField()  # 进货数量

    class Meta:
        database = db


# 销售单位（Sales Unit）表
class SalesUnit(Model):
    sales_unit_id = AutoField(primary_key=True)  # 销售单位ID，自增主键
    sales_unit_name = CharField(unique=True)  # 销售单位名称，唯一
    location = CharField()  # 地点
    phone = CharField()  # 电话

    class Meta:
        database = db


# 配货（Allocation）表
class Allocation(Model):
    allocation_id = AutoField(primary_key=True)  # 配货ID，自增主键
    sales_unit = ForeignKeyField(SalesUnit, backref='allocations')  # 外键，关联到销售单位表
    shipment_date = DateField()  # 发货日期
    delivery_location = CharField()  # 运输地点

    class Meta:
        database = db


# 配货详情（Allocation Details）表
class AllocationDetails(Model):
    allocation_details_id = AutoField(primary_key=True)  # 配货详情ID，自增主键
    allocation = ForeignKeyField(Allocation, backref='allocation_details')  # 外键，关联到配货表
    product = ForeignKeyField(Product, backref='allocation_details')  # 外键，关联到产品表
    selling_price = DecimalField()  # 出货价格
    allocation_quantity = IntegerField()  # 配货数量

    class Meta:
        database = db

如果你遇到了与Pydantic模型转换相关的问题，你可以尝试手动创建对应的Pydantic模型，并使用该模型来表示响应数据。下面是一个示例，展示了如何手动创建Pydantic模型并在FastAPI中使用：

from pydantic import BaseModel
from peewee import *

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

db = SqliteDatabase('mydatabase.db')


# 仓库（Warehouse）表
class Warehouse(Model):
    warehouse_id = AutoField(primary_key=True)
    warehouse_name = CharField(unique=True)
    warehouse_address = CharField()
    warehouse_login_password = CharField()
    admin_name = CharField()

    class Meta:
        database = db


# 手动创建对应的Pydantic模型
class WarehouseModel(BaseModel):
    warehouse_id: int
    warehouse_name: str
    warehouse_address: str
    warehouse_login_password: str
    admin_name: str


# 路由和处理函数中使用手动创建的Pydantic模型
@app.get("/warehouses/{warehouse_id}")
def get_warehouse(warehouse_id: int):
    warehouse = Warehouse.get_or_none(warehouse_id=warehouse_id)
    if warehouse:
        warehouse_data = {
            "warehouse_id": warehouse.warehouse_id,
            "warehouse_name": warehouse.warehouse_name,
            "warehouse_address": warehouse.warehouse_address,
            "warehouse_login_password": warehouse.warehouse_login_password,
            "admin_name": warehouse.admin_name
        }
        return WarehouseModel(**warehouse_data)
    return {"error": "Warehouse not found"}

在这个示例中，我们手动创建了一个名为WarehouseModel的Pydantic模型，并在get_warehouse处理函数中使用它来表示响应数据的类型。在处理函数中，我们从数据库中获取仓库对象，并将其转换为一个包含相应字段的字典。然后，我们使用这个字典来实例化WarehouseModel，并将其作为响应数据返回。

请注意，你需要根据实际的数据字段进行适当的修改，以确保模型和数据字段之间的匹配。
通过手动创建Pydantic模型，并根据数据库对象转换为相应的字典来实例化模型，应该能够解决你在使用Peewee和FastAPI时遇到的转换问题。

wp19991/warehouse

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创建model.py

根据上面的数据，帮我查询产品A剩余的库存

对接到fastapi