python3 内置的enum 模块可以支持枚举类型，此模块定义了四个枚举类，用来定义名称与值的唯一组合: Enum、IntEnum、Flag 和 IntFlag。此外，还定义了一个装饰器unique()， 和一个辅助类auto。 枚举是由 class 句法创建的，这种方式易读、易写。
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在2020年的Python开发者调查结果中，有这样一段话：“FastAPI在此次调查迭代中首次被引为选项，表现为Python第三流行的Web框架。”
Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
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。下面是一个示例：
python3.7 的新特性 dataclass，dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”，广义的定义就是有一个类，它的属性均可公开访问。
Optional[Union[SetIntStr, DictIntStrAny]]
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
jsonable_encoder 在实际应用场景中，可能需要将数据类型（如：Pydantic 模型）转换为与 JSON 兼容的类型（如：字典、列表） 比如：需要将数据存储在数据库中 为此，FastAPI 提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的，但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容 JSON 数据的数据库 fake_db 例如，它不接收日期时间对象，因为这些对象与 JSON 不兼容 因此
在 fastApi 中可以定义请求体body模型，关于这部分内容可以查看之前的文章 同样的，fastApi 支持在定义路径操作的时候，使用response_model 参数指明该路径的响应模型
在Web应用程序中，请求体（request body）是一种常见的数据来源，用于向服务器发送数据。例如，在创建一个用户时，客户端通常会向服务器发送一个包含用户数据的请求体。由于请求体是来自客户端的数据，因此在接收和处理请求体时需要对数据进行验证，以确保数据符合预期。在FastAPI中，我们可以使用Pydantic模块来验证请求体数据。
为啥要学这个，因为 FastAPI 是基于它进行开发的，而且是个不错的框架，所以有必要深入学习
所以，如果你运行示例并访问 http://127.0.0.1:8000/items/foo，将会看到如下响应：
FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架，它提供了强大的工具来处理 Web 表单。Web 表单是 Web 应用程序中最常见的输入机制之一，因此使用 FastAPI 处理 Web 表单非常重要。
在python 函数和类中，参数声明时可以声明参数是必填类型，也可以给参数设置默认值。
Pydantic 是一个在 Python 中用于数据验证和解析的第三方库。它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型，并使用这些模型对数据进行验证和转换。
选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI 无法正确解析请求体为 dict，所以会报类型错误的提示
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。 定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。
这里的 user 是 User 的一个实例。对象的初始化会执行所有解析和验证，如果没有引发 ValidationError 异常，则表明结果模型实例是有效的。
前言 既然我们已经知道了如何使用 Path 和 Query，下面让我们来了解一下请求体声明的更高级用法。 混合使用 Path、Query 和请求体参数 你可以随意地混合使用 Path、Query 和请求体参数声明，FastAPI 会知道该如何处理。 还可以通过将默认值设置为 None 来将请求体参数声明为可选参数： from typing import Optional from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel ap
在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型继承 BaseModel ）。 pydantic主要是一个解析库，而不是验证库。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。 虽然验证不是pydantic的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。
后面会通过继承这个 Base 类，来创建每个数据库 Model，也称为 ORM Model
前言 与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同，你可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。 Field 字段参数说明 关于 Field 字段参数说明 Field(None) 是可选字段，不传的时候值默认为None Field(…) 是设置必填项字段 title 自定义标题，如果没有默认就是字段属性的值 description 定义字段描述内容 from pydantic import BaseModel,
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
1.校验name字段包含空格 2.校验username 必须是字母和数字组成 3.校验密码1和密码2相等
我们之前分享的是Cookie，Header参数相关的。这次我们来看下响应模型。我们之前看的都是请求模型，请求参数，这次呢，我们看下响应相关的。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/response-model/
在处理POST、PUT和DELETE请求时，我们通常需要从请求体中获取数据。在FastAPI中，我们可以使用request.body属性来访问请求体中的数据。当我们使用pydantic模型来定义请求体的结构时，FastAPI会自动将请求体反序列化为该模型的实例。
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。 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = None pri
Tortoise ORM 是一个异步 ORM 框架，它专为 asyncio 编写。它与 SQLAlchemy 类似，提供了灵活的查询语言和完整的事务支持，但是它的重点是使用异步 I/O 进行高效的数据库访问。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
有多个模型，且请求/响应需要声明多个模型的时候，可以根据不同使用场景结合 typing 库里面的 Union、List 来达到目的
一句话总结：用到了typing和pydantic模块，目的是告诉读者我这些属性是什么类型的
前面记录的是路径参数和查询参数的内容，那两种形式的数据都不算的发送的数据，都是存在路径中的数据，请求体是客户端发给接口的参数，不存在于路径中，本文就主要记录FastAPI中的请求体应用内容。 一个发送请求体的接口 # 创建一个数据模型 class Animal(BaseModel): name:str category:Optional[str] = None age:int # 模型声明为请求体参数 @app03.post("/stu03/responsebody/")
我们都知道，去创建请求体，更新数据我们用PUT请求，我们去试着更新下数据。
我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。
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
/ python 编程 30 秒高级私人定制 Response 对象，十倍扩展效率 /
可以使用 Config cass 和 schema_extra 为 Pydantic Model 声明一个示例值
Pydantic 是一个非常流行的 Python 序列化和反序列化库，它提供了数据模型的定义和验证，可以方便地处理请求和响应的数据。FastAPI 内置了 Pydantic，可以方便地使用 Pydantic 操作请求和响应的数据。
pydantic是一个Python的数据验证和转换库，它的特点是轻量、快速、可扩展、可配置。笔者常用的用于数据接口schema定义与检查。
可能对于有些没有基础的朋友看起来会有点懵，所以后面会按照由浅及深的顺序进行更新，记得关注噢!
一般对于Request Body不会通过get提交，对于get提交的参数一般称为是查询参数。所以，如果是通过POTS,PUT等方式提交的参数信息，我们一般是放到Request Body来提交到我们的后端。
我们之前的文章分享了，如何增加参数，那么我们这次分享来看下请求体。
配置管理在现代应用开发和部署中至关重要，在十二要素应用（12 Factor App）中，配置管理也是第三个重要因素。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15364635.html
chatwoot 是一个开源的客户互动套件，是 Intercom、Zendesk、Salesforce Service Cloud 等的替代品。 该项目主要功能、关键特性和核心优势包括：
与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同，你可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。我们看一个简单的例子。
除了路径参数 item_id 是必传的，查询参数 name 和请求体 item 都是可选非必传
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