post请求接收json格式请求body
从 pydantic 中导入 BaseModel, 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: Optional[str] = None
price: float
tax: Optional[float] = None
和声明查询参数时一样,当一个模型属性具有默认值时,它不是必需的。否则它是一个必需属性。将默认值设为 None 可使其成为可选属性。
例如,上面的模型声明了一个这样的 JSON「object」(或 Python dict):
{
"name": "Foo",
"description": "An optional description",
"price": 45.2,
"tax": 3.5
}
由于 description 和 tax 是可选的(它们的默认值为 None),下面的 JSON「object」也将是有效的:
{
"name": "Foo",
"price": 45.2
}
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
class Item(BaseModel):
name: str
description: Optional[str] = None
price: float
tax: Optional[float] = None
app = FastAPI()
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app)
使用了 Python 类型声明,FastAPI 将会:
启动服务后,使用 postman 测试接口
你所定义模型的 JSON 模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分,并且在交互式 API 文档中展示:
你可以同时声明路径参数和请求体。 FastAPI 将识别出与路径参数匹配的函数参数应从路径中获取,而声明为 Pydantic 模型的函数参数应从请求体中获取。
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: Optional[str] = None
price: float
tax: Optional[float] = None
app = FastAPI()
@app.put("/items/{item_id}")
async def create_item(item_id: int, item: Item):
return {"item_id": item_id, **item.dict()}
你还可以同时声明请求体、路径参数和查询参数。 FastAPI 会识别它们中的每一个,并从正确的位置获取数据。
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Item(BaseModel):
name: str
description: Optional[str] = None
price: float
tax: Optional[float] = None
app = FastAPI()
@app.put("/items/{item_id}")
async def create_item(item_id: int, item: Item, q: Optional[str] = None):
result = {"item_id": item_id, **item.dict()}
if q:
result.update({"q": q})
return result
函数参数将依次按如下规则进行识别: