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。
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。
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
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:
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
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。
参考:https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
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。
pydantic 会在它正在验证的数据中发现错误时引发 ValidationError
tags 虽然声明为 Set(),但在接口层面并没有集合这个概念,所以还是传数组 [ ] 格式哦,并不是传 { } 哦
通过pydantic库,我们可以更为规范地定义和使用数据接口,这对于大型项目的开发将会更为友好。
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
可以使用 Config cass 和 schema_extra 为 Pydantic Model 声明一个示例值
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
FastAPI 是一个现代、高性能 web 框架,用于构建 APIs,基于 Python 3.6 及以上版本。
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。
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。”
也可以用 Field 类,这里 Field 类指的是 field function.
前言 可以在 Swagger文档上看到请求示例example,使用Pydantic schema_extra属性来实现。 schema_extra 使用 Config 和 schema_extra 为Pydantic模型声明一个示例,如Pydantic 文档:定制 Schema 中所述: from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class
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。
from typing import Any, Dict, List, Optional from pydantic import BaseModel, Field
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。
在创建API的过程中,通常API接口是没有做任何验证的,这样就有可能出现可能的安全问题,不是什么特别重要的接口,故使用字段验证
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。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/schema-extra-example/
Optional[Union[SetIntStr, DictIntStrAny]]
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
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/")
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!
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,
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。
用官方的话来说,FastAPI 是一种现代,快速(高性能)的 Web 框架,基于标准Python 类型提示使用 Python 3.6+ 构建 API
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
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
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。
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
FastAPI 是一个使用 Python 编写的 Web 框架,还应用了 Python asyncio 库中最新的优化。本文将会介绍如何搭建基于容器的开发环境,还会展示如何使用 FastAPI 实现一个小型 Web 服务。
前言 在一个完整的应用程序中,通常会有很多个相关模型,比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子 需求 注册功能 请求输入密码 响应不需要输出密码 数据库存储加密后的密码 实际代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # t
让我们通过一个简单的示例来演示如何使用 FastAPI 创建 RESTful API。我们将创建一个简单的电子商务 API,用于管理产品和订单。
/ python 编程 30 秒高级私人定制 Response 对象,十倍扩展效率 /
默认情况下,路径操作函数可以返回 Python 数据类型、Pydantic Model,FastAPI 会自动将它们转换为和 JSON 兼容的数据
从v1.0开始,所有带有注释的字段(无论是仅注释还是带有默认值)都将位于所有没有注释的字段之前。在它们各自的组中,字段保持它们定义的顺序。
在进行接口自动化测试的时候,只是校验「状态码」或者「部分字段」并不能很好的发现问题,有时候需要对字段的类型,关系进行校验。
https://github.com/liaogx/fastapi-tutorial
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/response-model/
Field 可用于提供有关字段和验证的额外信息,如设置必填项和可选,设置最大值和最小值,字符串长度等限制
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