基于Pydantic schema动态生成get请求获取查询参数列表

是一种通过使用Pydantic库来动态生成GET请求的查询参数列表的方法。Pydantic是一个Python库，用于数据验证和解析，它提供了一种简单且强大的方式来定义数据模型和验证输入数据。

在基于Pydantic schema动态生成get请求获取查询参数列表的过程中，首先需要定义一个Pydantic模型，该模型描述了查询参数的结构和验证规则。然后，可以使用该模型来生成查询参数列表，以便在GET请求中使用。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Pydantic来实现这个过程：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

app = FastAPI()

class QueryParams(BaseModel):
    param1: str = Field(..., description="Parameter 1")
    param2: int = Field(..., description="Parameter 2")

@app.get("/query-params", response_model=List[QueryParams])
def get_query_params():
    query_params = []
    for field_name, field in QueryParams.__fields__.items():
        query_params.append({
            "name": field_name,
            "type": field.type_,
            "description": field.field_info.description,
            "default": field.default,
            "example": field.field_info.extra.get("example")
        })
    return query_params

在上述代码中，我们首先定义了一个名为QueryParams的Pydantic模型，它包含了两个查询参数param1和param2，并为每个参数指定了类型和描述。然后，在get_query_params函数中，我们通过遍历QueryParams模型的字段来生成查询参数列表。对于每个字段，我们提取了字段的名称、类型、描述、默认值和示例值，并将其添加到查询参数列表中。最后，我们将查询参数列表作为响应返回。

这个方法的优势在于它能够根据Pydantic模型的定义自动生成查询参数列表，减少了手动编写和维护查询参数的工作量。同时，Pydantic提供了强大的数据验证功能，可以确保输入数据的合法性。

这种方法适用于任何需要使用GET请求获取查询参数列表的场景，例如API文档生成、请求参数验证等。

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