前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel， 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。...将默认值设为 None 可使其成为可选属性。...由于你已经在函数中将它声明为 Item 类型，你还将获得对于所有属性及其类型的一切编辑器支持（代码补全等）。 为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。...这些模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且被自动化文档 UI 所使用。...如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数。 如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。
智能：极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全，减少调试时间。 简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。...另外的 API 文档：ReDoc 简洁 任何类型都有合理的默认值，任何和地方都有可选配置。所有的参数被微调，来满足你的需求，定义成你需要的 API。 但是默认情况下，一切都能“顺利工作”。...数字 (int, float) 有最大值和最小值， 等等。 校验外来类型， 比如: URL. Email. UUID. …及其他. 所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。...更快： 在 基准测试 中，Pydantic 比其他被测试的库都要快。 验证复杂结构: 使用分层的 Pydantic 模型, Python typing的 List 和 Dict 等等。...可扩展: Pydantic 允许定义自定义数据类型或者你可以用验证器装饰器对被装饰的模型上的方法扩展验证。 100% 测试覆盖率。
更少的错误：减少约40％的人为错误（开发人员）。 直观：强大的编辑器支持，程序调试时间更少。 简易：易于使用和学习，减少阅读文档的时间。 短：最小化重复代码，每个参数声明中的多个功能，减少编码错误。...前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数 路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...skip=0&limit=10 查询参数为： skip：值为 0 limit：值为 10 注意这两个参数都带有默认值，可以选择只传一个 可选参数 同样，您可以通过将可选查询参数的默认值设置为来声明可选查询参数...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型 请求体参数 要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...（如int，float，str，bool，等等）将被解释为一个查询参数 item: 参数声明为 Pydantic 模型的类型，则将被解释为请求 body ?
Pydantic 的一些主要特性：类型注解：Pydantic 使用类型注解来定义模型的字段类型。你可以使用 Python 内置的类型、自定义类型或者其他 Pydantic 提供的验证类型。...模型转换：Pydantic 提供了从各种数据格式（例如 JSON、字典）到模型实例的转换功能。它可以自动将输入数据解析成模型实例，并保留类型安全性和验证规则。Pydantic 使用前需要先进行安装。...pip install pydanticPydantic 基本操作使用 Pydantic，可以定义一个模型类，该类需要继承 pydantic 中的 BaseModel 类，模型类描述了数据的结构和类型，...Pydantic 高级操作Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。...以下是一些常用的参数：...：表示该字段是必填项。default：定义字段的默认值。如果未提供该值，则默认为None,不能与 ... 同时使用。
pydantic 在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供友好的错误。...可扩展，可以使用validator装饰器装饰的模型上的方法来扩展验证 数据类集成，除了BaseModel，pydantic还提供了一个dataclass装饰器，它创建带有输入数据解析和验证的普通 Python...基本属性 BaseModel的基本属性包括： dict() 模型字段和值的字典 json() JSON 字符串表示dict() copy() 模型的副本（默认为浅表副本） parse_obj() 使用...() 允许在没有验证的情况下创建模型 fields_set 初始化模型实例时设置的字段名称集 fields 模型字段的字典 config 模型的配置类 1.2 基本属性验证用法代码案例 先来个比较简单的版本...是字符型，同时设定了一个默认值 定义了一个User模型，继承自BaseModel，有2个字段，id是一个整数并且是必需的，name是一个带有默认值的字符串并且不是必需的 实例化使用： # 情况一：因为定义了
可以正常返回我们预期的结果。 我们在代码中创建数据模型，然后数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 使用标准的 Python 类型来声明所有属性。...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。我们去请求下，当我们不传递desc看下。 ?...所以当我们在定义的时候就可以对对应的参数进行是否是可选择的参数。其实我们在定义的时候，也定义了类型，比如我们对应price定义是一个float，但是呢，我们现在给它传递一个str类型，比如五角。...接口返回的是一个类型错误，因为后台在处理的时候呢，默认转化了类型，转化失败，就直接fastapi自动处理完毕了。并且返回了统一格式的返回值。 我们看下接口文档。 ?...后续我们会分享不适用 Pydantic模型也可以。 ---- 后记 发现问题，解决问题。遇到问题，慢慢解决问题即可。 欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识
使用请求体模型的可选字段有时候我们希望某些字段是可选的，即在请求体中可以缺失。在Pydantic中，我们可以使用typing.Optional来定义可选字段。...使用请求体模型的嵌套字段有时候我们需要验证请求体中的嵌套字段，即请求体中的某个字段又包含了一个对象。在Pydantic中，我们可以使用嵌套模型来处理这种情况。...然后我们将items字段定义为一个列表类型，其元素类型为Item。这样，当客户端向服务器发送一个包含items字段的请求体时，FastAPI会自动使用Item模型来验证items字段中的每个元素。...使用请求体模型的校验器在Pydantic中，我们还可以使用校验器（validator）来进一步验证请求体数据。校验器是一种可调用对象，用于对请求体数据进行额外的验证。...第二个校验器用于验证age字段中的值是否为正数。由于age字段是可选的，因此我们需要在校验器中使用pre=True参数来确保该校验器在默认值验证之前执行。
基本使用方法 1. schema基本定义方法 pydantic库的数据定义方式是通过BaseModel类来进行定义的，所有基于pydantic的数据类型本质上都是一个BaseModel类，它最基本的使用方式如下...基本的schema实例化方法 调用时，我们只需要对其进行实例化即可，实例化方法有以下几种： 直接传值 p = Person(name="Tom") print(p.json()) # {"name":...可选数据类型 如果一个数据类型不是必须的，可以允许用户在使用中不进行传入，则我们可以使用typing库中的Optional方法进行实现。...数据默认值的设置 上述可选数据类型方法事实上是一种较为特殊的给予数据默认值的方法，只是给其的默认值为None。 这里，我们给出一些更加一般性的给出数据默认值的方法。...数据检查方法考察 pydantic本身提供了上述基本类型的数据检查方法，但是，除此之外，我们也可以使用validator和config方法来实现更为复杂的数据类型定义以及检查。
基本使用方法 1. schema基本定义方法 pydantic库的数据定义方式是通过BaseModel类来进行定义的，所有基于pydantic的数据类型本质上都是一个BaseModel类，它最基本的使用方式如下...基本的schema实例化方法 调用时，我们只需要对其进行实例化即可，实例化方法有以下几种： 直接传值 p = Person(name="Tom") print(p.json()) # {"name"...可选数据类型 如果一个数据类型不是必须的，可以允许用户在使用中不进行传入，则我们可以使用typing库中的Optional方法进行实现。...数据默认值的设置 上述可选数据类型方法事实上是一种较为特殊的给予数据默认值的方法，只是给其的默认值为None。 这里，我们给出一些更加一般性的给出数据默认值的方法。...数据检查方法考察 pydantic本身提供了上述基本类型的数据检查方法，但是，除此之外，我们也可以使用validator和config方法来实现更为复杂的数据类型定义以及检查。
安装 pip install fastapi 还需要一个 ASGI 服务，这里使用 uvicorn： pip install uvicorn 示例 创建它 创建一个 main.py 文件： from fastapi...让混合和匹配所需的工具和零件变简单。 拥有一个简单易用的路由系统。 Requests 拥有简单直观的 API。 直接，直观地使用 HTTP 方法名称（操作）。 具有合理的默认值，但有强大的定制功能。...Flask-apispec 从与定义序列化和验证的相同的代码自动生成 OpenAPI schema。 NestJS 和 Angular 使用 Python 类型具有强大的编辑器支持。...尽管在 FastAPI 中它是可选的，它主要用于设置 headers，cookie 和其它状态代码。 Molten 使用模型属性的“默认”值为数据类型定义额外的验证。...APIStar(<= 0.5) 使用相同的 Python 类型声明多个内容（数据验证，序列化和文档），同时提供强大的编辑器支持，在我看来这是绝妙想法。
item 是可选的。...它将执行对复合数据的校验，并且像现在这样为 OpenAPI 模式和自动化文档对其进行记录。...请求体中的单一值 与使用 Query 和 Path 为查询参数和路径参数定义额外数据的方式相同，FastAPI 提供了一个同等的 Body。...嵌入单个请求体参数 假设你只有一个来自 Pydantic 模型 Item 的请求体参数 item。 默认情况下，FastAPI 将直接期望这样的请求体。...但是，如果你希望它期望一个拥有 item 键并在值中包含模型内容的 JSON，就像在声明额外的请求体参数时所做的那样，则可以使用一个特殊的 Body 参数 embed： item: Item = Body
前面了解了一下python的类型提示，这里就接着记录一下Pydantic这个用来执行数据校验的库。而且FastAPI就是基于python的类型提示和Padantic实现的数据验证。...简介 官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库；...使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理； 可以在代码运行的时候提供类型提示，数据校验失败的时候提供友好的错误提示； 定义数据应该如何在纯规范的Python代码中保存...支持的所有字段类型 Pydantic支持很多类型的数据，除了常用的那些基本类型外，还有一些不常用的类型，具体参看官网： https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage...__fields__.keys()) # （这里查看所有字段）定义模型类的时候，所有字段都注明类型，字段顺序就不会乱 print("====="*6,'递归模型','====='*6) class
Pydantic Model FastAPI 通过 response_model 会做 将输出数据转换为 Model 中声明的类型 验证数据 在 OpenAPI 给 Response 添加 JSON...因为路径函数的返回值并不是固定的，可能是 dict、数据库对象，或其他模型 但是使用响应模型可以对响应数据进行字段限制和序列化 区分请求模型和响应模型的栗子 需求 假设一个注册功能 输入账号、密码、昵称...password，所以最终返回的响应数据也不会包含 password FastAPI 通过 Pydantic 过滤掉所有未在响应模型中声明的数据 正确传参的请求结果 查看 Swagger API 文档...[Union[SetIntStr, DictIntStrAny]] Optional：可选 Union：联合类型 既可以是 SetIntStr，也可以是 DictIntStrAny，满足其一即可 SetIntStr...int、str，值类型可以是任意类型 DictIntStrAny = Dict[Union[int, str], Any] 官方建议 不推荐使用这两个参数，而推荐使用上面讲到的思想，通过多个类来满足请求模型
验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。...基本模型使用 User这是一个模型，它有两个字段id，一个是整数，是必需的，name一个是字符串，不是必需的（它有一个默认值) from pydantic import BaseModel class...字符串 ‘123’ 已根据字段类型转换为 int. name初始化用户时未设置，因此它具有默认值. 那么如何知道初始化的时候，需要哪些必填字段？...创建没有验证的模型 `__fields_set初始化模型实例时设置的字段名称集__fields模型字段的字典__config` 模型的配置类，cf。...模型配置 递归模型 可以使用模型本身作为注释中的类型来定义更复杂的分层数据结构。
保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据 Models 简介 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型是从 BaseModel 继承的类） 所有基于 pydantic 的数据类型本质上都是一个...BaseModel 类 可以将模型视为强类型语言中的类型（比如 Java） 不受信任的数据可以传递给模型，经过解析和验证后，pydantic 保证生成的模型实例的字段将符合定义的字段类型（实例字段类型符合类定义的字段类型...就是一个模型（Models），有两个字段（属性） id，整数 int 类型，是必传的 name，字符串 string 类型，不是必传，有默认值 为什么能知道 name 是 string 类型？...') user 是 User 模型的一个实例对象，就叫模型实例对象吧 对象的初始化会执行所有解析和验证，如果没有抛出 ValidationError，证明生成的模型实例是有效的 访问模型实例对象的属性...'123'，它会根据模型字段类型进行转换为 int name 属性取了默认值 __fields_set__ 该变量返回用户初始化对象时提供了什么字段 # __fields_set__ user = User
安装 Pydantic Pydantic是Python的第三方库，我们可以直接使用pip命令进行安装，命令如下： pip install pydantic 定义 Pydantic 模型 要使用 Pydantic...模型类是一个普通的 Python 类，它继承自 pydantic.BaseModel，并定义了数据字段以及它们的类型。...Pydantic 将使用这些字段定义来验证输入数据。 使用 Pydantic 模型 一旦定义了 Pydantic 模型，我们就可以使用它来验证和解析数据。...以下是一些常见的用法示例： 创建模型实例 我们可以通过传递字典数据来创建模型实例，例如： data = {"name": "Alice", "age": 30, "hobby": ['football'...我们可以像访问普通类属性一样访问模型字段的值： data = {"name": "Muller", "age": 30, "hobby": ['football', 'reading', 'running
Path、Query、Request Body 混合使用 from fastapi import FastAPI, Path, Query from typing import Optional from...name: Optional[str] = Query(default=None, description="查询参数", min_length=0, max_length=20, example="示例值"...查询参数 name 和请求体 item 都是可选非必传 只传路径参数的请求结果 路径参数、查询参数、请求体均传递的请求结果 查看 Swagger API 文档 多个 Request Body from...items/{item_id}") async def update_item(item_id: int, item: Item, # 指定第一个 Model 类型...模型 FastAPi 将使用参数名作为 Request Body 中的键（字段名称） 期望得到的 Request Body { "item": { "name": "Foo",
前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。...验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic 保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。 这听起来像是一个深奥的区别，但事实并非如此。...friends等属性.在pydantic中定义对象的主要方法是通过模型(模型继承自 BaseModel 的类)。...name 从默认值推断为其为 str 类型，该字段不是必须的，因为它有默认值。 birth 是 datetime 类型，该字段不是必须的，默认值为 None。...前面实例化的时候，是按预期的参数传值的，如果id不是int 类型，实例化失败的时候，看看会发生什么？
pydantic是一个数据验证的库，FastAPI使用它来做模型校验。...，它的name必须str类型，price必须float类型，is_offer是可选的，可以为bool类型或不传。...：limit: int = 10 参数是可选的，无默认值：limit: Optional[int] = None 注意：是否可选是由None来决定的，而Optional只是为编译器提供支持，跟FastAPI...UserIn模型的对象user，而response_model的值为UserOut（UserOut相比于UserIn来说，没有password），那么FastAPI的响应，就是用UserOut对UserIn...user_in是UserIn类的Pydantic模型，它有个dict()方法能返回字典。
模型 Pydantic模型有点类似于Java的POJO，就是定义一个类，里面有一堆属性，这些属性都有类型。...在实例化的时候，会做类型检查或类型转换。...John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3] print(user.id) # > 123 注意，类型提示使用的是...:，初始化赋值使用的是=。...Pydantic对于可选类型有个特殊语法...
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