如何在FastAPI中验证请求体？

在FastAPI中验证请求体可以通过使用Pydantic模型来实现。Pydantic是一个用于数据验证和解析的Python库，它与FastAPI紧密集成，可以方便地进行请求体验证。

以下是在FastAPI中验证请求体的步骤：

首先，导入必要的模块和类：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

创建一个Pydantic模型，用于定义请求体的结构和验证规则。例如，如果请求体需要包含一个名为name的字符串字段和一个名为age的整数字段，可以这样定义模型：

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

在FastAPI应用程序中定义一个路由处理函数，并使用上一步创建的模型作为请求体参数的类型注解。在函数内部，可以直接使用该模型进行验证。

app = FastAPI()

@app.post("/users")
async def create_user(user: User):
    # 在这里可以使用验证后的请求体数据
    return {"message": "User created successfully"}

当请求到达/users路由时，FastAPI将自动解析请求体，并使用定义的模型对其进行验证。如果请求体不符合模型的规则，FastAPI将返回一个带有错误信息的400响应。

例如，如果请求体缺少name字段或age字段的值不是整数，FastAPI将返回以下响应：

{
  "detail": [
    {
      "loc": [
        "body",
        "name"
      ],
      "msg": "field required",
      "type": "value_error.missing"
    },
    {
      "loc": [
        "body",
        "age"
      ],
      "msg": "value is not a valid integer",
      "type": "type_error.integer"
    }
  ]
}

这样，通过使用Pydantic模型，我们可以在FastAPI中轻松验证请求体，并确保它符合预期的结构和规则。

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