一个内部辅助方法，用于获取一个临时的、带用户作用域的仓库代理。

Delete a hero.

获取单个 Hero，优先从缓存中读取。 Args: hero_id: Hero 的 ID。 Returns: 包含 Hero 数据的标准响应体。

关闭全局的数据库引擎连接池。 这是一个通用的关闭函数，可以在 FastAPI 关闭时调用。

创建一个新的 Hero。 重写此方法以提供针对 'alias' 字段的、更具体的唯一性冲突错误信息。

创建一个新的 Hero。 Args: obj_in: 创建 Hero 所需的数据。 Returns: 包含新创建 Hero 数据的标准响应体。

删除一个 Hero，并清除相关缓存。

Fetch a hero by id.

获取英雄信息，并动态生成一段背景故事。 这个方法完美展示了服务层的业务逻辑处理能力。

获取 Hero 列表。 此方法接收 limit 和 offset，并负责将仓库层返回的原始数据 组装成标准的 ListResponse 响应体。

从 pyproject.toml 文件中动态读取项目版本号。

创建并返回一个配置实例。 使用 @lru_cache 装饰器实现以下目标： 1. 性能: 配置只在应用启动时被加载和解析一次，而不是在每个请求中。 2. 一致性 (单例): 应用的任何部分调用此函数都将获得完全相同的配置对象实例。 这意味着，如果你在应用

初始化全局的数据库引擎和会话工厂。 这是一个通用的设置函数，可以在 FastAPI 启动时调用。

Update an existing hero.

更新一个 Hero，并清除相关缓存。 Args: hero_id: 要更新的 Hero 的 ID。 obj_in: 更新所需的数据。

Authenticate user and return token.

Create JWT access token.

Create a new user.

根据 ID 高效获取单个记录。 如果未找到，则直接抛出 NotFoundException 异常。

获取 Hero 列表，并定义此仓库的特定搜索策略。 此方法调用父类的通用列表查询，并返回一个包含 (总数, Hero ORM 对象列表) 的元组。

Get user by username.

向 FastAPI app 实例注册全局异常处理器。

In this scenario we need to create an Engine and associate a connection with the context.

Run migrations in 'offline' mode. This configures the context with just a URL and not an Engine, though an Engine is acceptable here as w

Run migrations in 'online' mode.

从 Pydantic Schema 更新一个已存在的对象。

生成异步 PostgreSQL 连接字符串。

初始化 HeroRepository。

Service layer for hero operations.

初始化服务层。 Args: repository: HeroRepository 的实例。 redis: Redis 客户端的异步实例。

初始化 CollectionRepository。

把 token 解包，直接返回 username；不合法就抛 401。

向 Collection 添加 Hero (多对多关系)。

从 Pydantic Schema 创建一个新对象，并处理唯一性约束异常。

Create a new hero.

Create new hero.

创建一条新的英雄记录。 - **name**: 英雄的真实姓名 - **alias**: 英雄的别名/代号 (必须唯一)

一个简单的端点，用于检查数据库连接是否正常工作。

删除一个对象

Delete hero.

根据 ID 删除一个英雄。

Downgrade schema.

Downgrade schema.

Downgrade schema.

Downgrade schema.

Generate hero story.

1. 先查缓存 2. 缓存没命中 -> 查数据库 -> 写回缓存 3. 用户不存在 -> 401

依赖注入函数：为每个请求提供一个数据库会话， 并将其包裹在一个能自动提交/回滚的事务中（工作单元模式）。

Get hero by id.

根据 ID 获取单个英雄的详细信息。