前言 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 Union 作用 联合类型，详细教程 使用 Union 时，建议首先包含具体的类型...import FastAPI from typing import Optional, Union, List, Dict from pydantic import BaseModel, EmailStr...返回的是一个数组 假设响应内容多了个 size items[1] 多了个 size 字段，但因为响应模型并不包含 size，所以最终返回的数据也不会包含 size 假设响应内容不包含 description...raise ValidationError(errors, field.type_) pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation...error for Item response -> 1 -> description field required (type=value_error.missing) 因为响应模型声明了 name
来看看 FastAPI 是如何处理错误的： ?...可以看到，即使是报错，也是优美的输入一个带有错误字段的 JSON，这就非常的友好了，这也是体现了 FastAPI 减少更多的人为错误的特性，返回也更加的简洁直观。 在命令行输出： ?...要知道的是，如果 short 参数没有默认值，则必须传参，否则 FastAPI 将会返回类似以下的错误信息。...": "value_error.missing" } ] } 创建数据模型 前面说到 FastAPI 依赖 Pydantic 模块，所以首先，你需要导入 Pydantic 的...成功提交并返回 200 状态码 请求主体+路径+查询参数，在请求主体的基础上加入 url 动态路径参数 和 查询参数 from fastapi import FastAPI from pydantic
先看下 FastAPI 有哪些突出特点，官网介绍如下: 快速：非常高的性能，性能可与NodeJS和Go相媲美（感谢Starlette 和 Pydantic）。现有最快的Python框架之一。...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。..."value_error.missing" } ] } 给大伙总结一下，在实际代码中可能会用到必需参数，默认参数，可选参数,如下： from fastapi import FastAPI...，有了声明的这个模型，可以实现以下功能： 以 JSON 读取请求的正文 根据声明的类型，自动对参数进行转换 验证数据，如果数据无效，它将返回一个清晰的错误，指出错误数据的确切位置和来源 在参数中接收收到的数据...（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 ?
FastAPI 干啥的？ FastAPI 是用来构建 API 服务的一个高性能框架。...基于 Starlette 和 Pydantic，是 FastAPI 如此高性能的重要原因。 还具备代码复用性高，容易上手，健壮性强的优点。...执行结果显示，符合预期 [ { "loc": [ "id" ], "msg": "field required", "type": "value_error.missing...": "type_error.integer" } ] 快速上手 FastAPI 这是一个入门 demo, 构建以下三个路由： from fastapi import FastAPI from pydantic...输入user_id， name 后，点击 Execute， 能看到结果，包括请求的 URL 也能看到，服务器响应前端，返回的结果： FastAPI 基于以上这些强大的优点，相信在实际开发 API 服务时
FastAPI 干啥的？ FastAPI 是用来构建 API 服务的一个高性能框架。 为什么选择 FastAPI ?...基于 Starlette 和 Pydantic，是 FastAPI 如此高性能的重要原因。 还具备代码复用性高，容易上手，健壮性强的优点。...执行结果显示，符合预期 [ { "loc": [ "id" ], "msg": "field required", "type": "value_error.missing...": "type_error.integer" } ] 快速上手 FastAPI 这是一个入门 demo, 构建以下三个路由： from fastapi import FastAPI from pydantic...输入user_id， name 后，点击 Execute， 能看到结果，包括请求的 URL ? 也能看到，服务器响应前端，返回的结果： ?
数据转换：能够将输入数据自动转换为指定的类型。错误提示友好：详细的错误信息便于调试。与FastAPI集成：FastAPI是一个现代的Web框架，与Pydantic无缝集成。...错误信息详细。与现代Web框架集成良好。缺点依赖Python的类型提示，不适合动态类型需求。功能相对专注于API和模型验证。2....支持灵活的规则定义。缺点不支持类型提示。错误信息不如Pydantic详细。对于复杂嵌套结构处理可能较繁琐。3....灵活的字段定义：支持嵌套和复杂字段。自定义验证：支持用户定义的验证规则。...灵活的字段定义和自定义验证。社区活跃，文档完善。缺点API学习曲线稍高。性能可能不及Pydantic。选型建议库名称使用场景Pydantic适合API开发、需要类型提示和FastAPI集成的场景。
Pydantic的核心是基于数据类（dataclass）的模型，它通过类型注解和验证器来确保数据的有效性和完整性。本文将介绍Pydantic的基础知识和入门示例，帮助你快速掌握这一强大的工具。...性能优越：在保证数据安全性的同时，保持高性能。 安装Pydantic 在开始使用Pydantic之前，需要先安装它。...提供了一些高级特性，如嵌套模型、别名支持和自定义验证器等。...嵌套模型 可以在一个模型中包含另一个模型，从而实现复杂的数据结构： class Address(BaseModel): street: str city: str country...集成 Pydantic与FastAPI无缝集成，可以用于请求体验证和响应模型定义。
, dependencies等等； 类型转换； 数据验证，并且在验证失败时自动生成错误； OpenAPI文档，自动生成接口参数； 编辑器支持typing 先看个简单的例子： def...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。...Pydantic对于可选类型有个特殊语法......=value_error.missing) """ a、b、c都能接受None，比如Model(a=None, b=None, c=None)； a可选，比如Model(b=1, c=2...参考资料： Python Types Intro - FastAPI https://fastapi.tiangolo.com/python-types/
您可以使用功能强大的 Pydantic 包通过 Flask-Pydantic 进行数据验证。 FastAPI FastAPI 如此强大的原因之一是它支持 Pydantic。...Pydantic 模型会自动告诉用户，password 字段是缺失的。...FastAPI FastAPI 自动序列化任何返回的字典 dict 。...然后通过 response_model 参数将响应模型传递给装饰器。 现在，如果我们将请求本身作为响应返回，Pydantic 将省略 password ，因为我们定义的响应模型不包含密码字段。...如果不是，它会拒绝请求，并将错误响应发送回调用者。
常见触发错误的情况 如果传入的字段多了会自动过滤 如果传入的少了会报错，必填字段 如果传入的字段名称对不上也会报错 如果传入的类型不对会自动转换，如果不能转换则会报错 错误的触发 pydantic 会在它正在验证的数据中发现错误时引发...会包含所有错误及其发生方式的信息 访问错误的方式 e.errors()：返回输入数据中发现的错误的列表 e.json()：以 JSON 格式返回错误（推荐） str(e)：以人类可读的方式返回错误 简单栗子...": "type_error.float" } ] value_error.missing：必传字段缺失 value_error.number.not_gt：字段值没有大于 42 type_error.integer...：字段类型错误，不是 integer 自定义错误 # 导入 validator from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator...= 'bar': # 自定义错误信息 raise ValueError('value must be bar') # 返回传进来的值
以下是一些常用的 Config 类字段： title: 用于为模型提供一个标题，通常用于生成的文档或模式中。...arbitrary_types_allowed: 允许模型接受任意类型的字段，而不仅限于标准的 Pydantic 类型。...schema_extra: 允许为 Pydantic 模型的 JSON Schema 添加额外的信息。...通常，查询参数是扁平的键值对，而不是复杂的、嵌套的 JSON 对象。这意味着直接将一个嵌套的 Pydantic 模型用作查询参数并不直接支持。...import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str
pydantic是一个数据验证的库，FastAPI使用它来做模型校验。...Pydantic提供了Field来给body中的字段添加额外校验： from typing import Union from fastapi import Body, FastAPI from pydantic...请求体-嵌套模型 传List： from typing import List, Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel...，response_model_exclude_defaults不返回带默认值的字段，response_model_exclude_none不返回None的字段。...user_in是UserIn类的Pydantic模型，它有个dict()方法能返回字典。
请求体中的单一值 4. 多个请求体参数和查询参数 5. 嵌入单个请求体参数 6. 字段 7. 嵌套模型 7.1 List 字段 7.2 子模型作为类型 8. 特殊类型校验 9....请求体中的单一值 传参时，varname : type = Body(...)，如果不这么写，会被作为查询参数 ?...字段 可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据 from fastapi import FastAPI, Path, Body from typing...嵌套模型 7.1 List 字段 将一个属性定义为拥有子元素的类型，如 list class Item(BaseModel): name: str price: float = Field...带有一组子模型的属性 更改为 image: Optional[List[Image]] = None 输入需要改为 @app.post("/images/multiple/") async def
前言 接口传参方式之一：通过发送请求体（Request Body）来传递请求数据 在 FastAPI，提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体 这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和 使用 Pydantic...JSON 字符串转换为 dict 这种场景下，虽然查询参数叫 item，但请求体的字段名可以随意取，字段数量也可以任意个 错误传参的请求结果 选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI...声明为 Dict[str, float]，FastAPI 会对每一个键值对都做数据校验，校验失败会有友好的错误提示 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果 友好的错误提示啊~ 使用 Pydantic...JSON 字符串 将字段值转换相应的类型（若有需要） 验证数据，如果验证失败，会返回一个清晰的错误，准确指出错误数据的位置和信息 item 会接收到完整的请求体数据，拥有所有属性及其类型，IDE 也会给予对应的智能提示...即 "12.22" 将 12 转成 float 类型，即 12.0 将 true 转成 float 类型，即 1.0 如果转换失败，则会报 type_error 错误（如下图） 验证数据失败的请求结果
async def create_items(item: Item): return [item, item] 响应模型 对 返回的数据 进行转换，校验 例如： from typing import...添加输出模型 输出的时候不给密码，更改响应模型为不带密码的 from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI,...响应模型编码参数 response_model_exclude_unset 参数 True，输出忽略 未明确设置的 字段 response_model_exclude_defaults=True，忽略跟默认值一样的字段...对于来自客户端的一般错误，你可以只使用 400。 500 及以上状态码用于服务器端错误。你几乎永远不会直接使用它们。当你的应用程序代码或服务器中的某些部分出现问题时，它将自动返回这些状态代码之一。...表单参数 接收的不是 JSON，而是表单字段时，要使用 Form from fastapi import FastAPI, Form app = FastAPI() @app.post("/login
Spam(BaseModel): # 字段类型是 Pydantic Model，这就是嵌套模型 foo: Foo bars: List[Bar] f = Foo(count...中使用 Pydantic 嵌套模型 #!...集合的特性仍然会保留：去重 FastAPI 给嵌套模型提供的功能 和前面讲的没什么区别 IDE 智能代码提示，甚至对于嵌套模型也支持 数据转换 数据验证 OpenAPI 文档 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果...查看 Swagger API 文档 深层次嵌套模型 # 更深层嵌套 from typing import List, Optional, Set from fastapi import FastAPI...IDE 提供的智能提示 即使是三层嵌套模型，也可以拥有丝滑般的代码提示哦
对于如何接收和校验请求体，FastApi提供的形式是使用：from pydantic import BaseModel 示例如下： import uvicorn from fastapi import ...，如果提交的Item它必须是怎么样的一个格式，比如name是必选字段，description是可选且默认为None, price是必选，且需要是float类型的，tax是可须且默认为None。...Request Body 和 Query 和 Path的混合 在设计一些API过程中难免的可能也会需要综合遇到上述的一些混搭的组合，需要同时多个参数的提交和获取 那么我们通常接收这次参数的话一般怎么接收呐...如果另外再假设,客户端提交一个更复杂的嵌套模型的话，怎么办？麻蛋的 肯定也是会有这样的情况滴！ 嵌套里面有列表有实体。...Request Body的Field Field字段的意思其实就是类似上面Query, Path，也同样给Body内的字段的信息添加相关的校验。 也就是说。通过Field来规范提交的Body参数信息。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...这次我们看下请求体 - 嵌套模型。 正文 还是之前的例子，我们现在书有这样的一个属性，在哪里出售。...我们需要增加这样的一个字段，而且书的可以销售的地方是多个的，那么我们应该如何实现呢。...我们可以点进去看typing的源码。 假如我们现在有一个字段，但是它还是需要一个模型，比如我们有一个图片的。它里面需要有url和name。...这样我们就实现了模型的嵌套，那么我们其实可能还是希望url是一个http的url，那么我们如何实现呢。
settings 管理 pydantic 可以在代码运行时强制执行类型提示，并在数据校验无效时提供友好的错误提示 定义数据应该如何在规范的 python 代码中保存，然后通过 Python 验证它 Pydantic...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...因为默认值是 string 类型，因此不需要类型提示（ name : string ） 注意：当某些字段没有类型提示时，需要注意有关字段顺序的警告 声明一个有效实例 user = User(id='123...有什么自带的方法、属性 dict() 返回模型字段和值，字典格式 user = User(id='123', name="test") print(user.dict(), type(user.dict
自动数据验证和序列化：FastAPI 会自动使用 ResponseModel 对返回的数据进行验证，并根据模型的配置（如 exclude 和 serialization_alias）序列化 JSON...会自动对返回的数据进行验证，确保它符合指定的 Pydantic 模型 这意味着返回的数据必须能够被该模型接受，否则会抛出错误 请求：curl -X 'POST' 'http://127.0.0.1...name 字段 当同时使用这些参数和属性时，它们的作用是累加的 具体的优先级如下： Pydantic 的 Field 属性 (include/exclude): 这些在模型级别定义，...对所有操作都有基本的影响 如果一个字段在模型中被设置为 exclude=True，那么无论路由级别的设置如何，这个字段都不会被包括在任何响应中 FastAPI 的 response_model_include...： 自定义响应：当你需要完全控制返回的 HTTP 响应的内容和格式时。
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