路径参数 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id...): return {"item_id": item_id} 其中{item_id}就为路径参数 运行以上程序当访问 ：http://127.0.0.1:8000/items/fastapi时候...将会看到如下响应： {"item_id":"fastapi"} 有类型的路径参数 可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型。...from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id:...int类型的参数
你可以使用与 Python 格式化字符串相同的语法来声明路径"参数"或"变量"： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items.../{item_id}") async def read_item(item_id): return {"item_id": item_id} 路径参数 item_id 的值将作为参数 item_id...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： {"item_id":"foo"} 有类型的路径参数 你可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型...所以，FastAPI 通过上面的类型声明提供了对请求的自动"解析"。..."msg": "value is not a valid integer", "type": "type_error.integer" } ] } 因为路径参数
预设值¶ 如果你有一个接收路径参数的路径操作，但你希望预先设定可能的有效参数值，则可以使用标准的 Python Enum 类型。 导入 Enum 并创建一个继承自 str 和 Enum 的子类。...然后创建具有固定值的类属性，这些固定值将是可用的有效值： 声明路径参数 用你定义的枚举类（ModelName）创建一个带有类型标注的路径参数： from enum import Enum from fastapi...import FastAPI class ModelName(str, Enum): alexnet = "alexnet" resnet = "resnet" lenet...= "lenet" app = FastAPI() @app.get("/models/{model_name}") async def get_model(model_name: ModelName...，在就是枚举类型的结果
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。...，并用Pydantic验证； 基本用法 数据规范的情况 这里的**符号是为了分配参数用的，可以分配字典 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time: 2022/11...str = "MinChess" #有默认值，选填字段 signup_ts: Optional[datetime] = None friends: List[int] = [] # 列表中的元素需要是...简单的说，ORM 将数据库中的表与面向对象语言中的类建立了一种对应关系。...支持的所有字段类型 Pydantic支持很多类型的数据，除了常用的那些基本类型外，还有一些不常用的类型，具体参看官网： https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage
带有类型参数的字段 Python 有一种特定的方法来声明具有内部类型或类型参数的列表 其实前面都见过，就是 List[str] Set[str] Tuple[str] Dict[str, int] List...Pydantic Model 中使用 typing 提供的类型 from typing import List, Optional, Set, Dict, Tuple from pydantic import...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...from pydantic import BaseModel app = FastAPI() # 模型一 class Image(BaseModel): url: str name
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： {"item_id":"foo"} 有类型的路径参数 你可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型...Pydantic 所有的数据校验都由 Pydantic 在幕后完成，所以你可以从它所有的优点中受益。并且你知道它在这方面非常胜任。...由于 路径操作 是按顺序依次运行的，你需要确保路径 /users/me 声明在路径 /users/{user_id}之前： from fastapi import FastAPI app = FastAPI...路径转换器 你可以使用直接来自 Starlette 的选项来声明一个包含路径的路径参数： /files/{file_path:path} 在这种情况下，参数的名称为 file_path，结尾部分的 :path...说明该参数应匹配任意的路径。
什么是路径 假设一个 url 是： http://127.0.0.1:8080/items/abcd 那么路径 path 就是 /items/abcd 路径参数 就是将路径上的某一部分变成参数，...可通过请求传递，然后 FastAPI 解析 最简单的栗子 import uvicorn from fastapi import FastAPI app = FastAPI() # 路径参数 item_id...return {"item_id": item_id, "num": num} 多个路径参数，且有指定类型 正确传参的请求结果 123 传进来的时候是字符串，但 FastAPI 会自动解析转换成...yy"} return {"model_name": model_name, "message": "巴拉巴拉"} 参数传枚举值的请求结果 参数传非枚举值的请求结果 错误提示传的参数值并不是枚举类中的值..."item_id": item_id} 假设不传 item_id 总结 路径参数是请求路径的一部分，如果不传，请求的是另一个路径，如果不存在就会 404
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） 前言 我们之前的文章分享了，如何增加参数...可以正常返回我们预期的结果。 我们在代码中创建数据模型，然后数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 使用标准的 Python 类型来声明所有属性。...从结果中，我们可以看出，当我们没有传递参数的时候，默认是null，那么我看下如果我们没有定义可选属性的不传递，接口会怎么返回给我们呢。 ? 我们可以看到，接口已经返回了对应的错误。...接口文档默认定义模型将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示。...后续我们会分享不适用 Pydantic模型也可以。 ---- 后记 发现问题，解决问题。遇到问题，慢慢解决问题即可。 欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识
路径参数 2.1 顺序很重要 2.2 预设值 2.3 包含路径的路径参数 3. 查询参数 3.1 查询参数类型转换 4....还可以返回 Pydantic 模型 1.1 小结 导入 FastAPI 创建一个 app 实例 编写一个路径操作装饰器（如 @app.get("/")） 编写一个路径操作函数（如上面的 def root...请求体 请求体是客户端发送给 API 的数据 响应体是 API 发送给客户端的数据 使用 Pydantic 模型来声明请求体 from typing import Optional from Pinyin2Hanzi...函数参数将依次按如下规则进行识别： 1.如果在路径中也声明了该参数，它将被用作路径参数 2.如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数 3.如果参数的类型被声明为一个...Pydantic 模型，它将被解释为请求体
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。...启动服务后，使用 postman 测试接口 docs 文档 你所定义模型的 JSON 模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示： body + path路径参数...FastAPI 将识别出与路径参数匹配的函数参数应从路径中获取，而声明为 Pydantic 模型的函数参数应从请求体中获取。...： 如果在路径中也声明了该参数，它将被用作路径参数。...如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数。 如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。
/{id} 删除单个 book 接口: delete /api/v1/book/{id} 这里路径里面的 {id} 就是路径参数 简单示例 可以使用与 Python 格式化字符串相同的语法来声明路径”参数...item_id): return {"item_id": item_id} 路径参数 item_id 的值将作为参数 item_id 传递给你的函数。...如果我们想让路径参数 item_id 只能传 数字类型，于是可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型。...所有的数据校验都由 Pydantic 在幕后完成，所以你可以从它所有的优点中受益。...由于路径操作是按顺序依次运行的，你需要确保路径 /users/me 声明在路径 /users/{user_id}之前： from fastapi import FastAPI app = FastAPI
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。 正文 我们可以在我们不同的请求路径的返回参数使用响应模型。我们看一个简单的demo。...不像之前的所有参数和请求体，它不属于路径操作函数。...它接收的类型与你将为 Pydantic 模型属性所声明的类型相同，因此它可以是一个 Pydantic 模型，但也可以是一个由 Pydantic 模型组成的 list，例如 List[Item]。...FastAPI 将使用此 response_model 来： 将输出数据转换为其声明的类型。 校验数据。 在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。
Item 模型 async def create_item(item: Item): return item 参数指定为 Pydantic 模型后，FastAPI 做了这几件事 将请求体识别为...str，所以 IDE 会智能提示 str 内置的方法 Request body + path + query parameters 综合栗子 可以同时声明请求体、路径参数、查询参数 FastAPI...可以识别出它们中的每一个，并从正确的位置获取到数据 实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic...属性值 result.update({"name": name}) return result FastAPI 识别参数的逻辑 如果参数也在路径中声明，它将解释为路径参数【item_id...】 如果参数是单数类型（如int、float、str、boo l等），它将被解释为查询参数【name】 如果参数被声明为 Pydantic 模型的类型，它将被解析为请求体【item】 正确传参的请求结果
Python第三流行的Web框架 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是一个数据验证的库，FastAPI使用它来做模型校验。...+查询参数+请求体 总结一下，在函数参数中，url path中定义的叫做路径参数，没有定义的叫做查询参数，类型是pydantic model的叫做请求体，FastAPI会根据这套规则来自动识别： from...中定义多参数： from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app...user_in是UserIn类的Pydantic模型，它有个dict()方法能返回字典。
前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数 路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型 请求体参数 要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...，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...同时，FastApi 可以自动帮我们识别请求 body 参数, 路径参数以及查询参数，并准确的获取参数数据。...： item_id: 路径参数 q: 参数是一个的单一类型（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
FastAPI特性 基于开放标准 用于创建 API 的 OpenAPI 包含了路径操作，请求参数，请求体，安全性等的声明。...所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。 安全性及身份验证 集成了安全性和身份认证。杜绝数据库或者数据模型的渗透风险。 OpenAPI 中定义的安全模式，包括： HTTP 基本认证。...所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。 即使在依赖项中被定义的路径操作 也会自动验证。 支持复杂的用户身份认证系统，数据库连接等等。 不依赖数据库，前端等。...无限制"插件" 或者说，导入并使用你需要的代码，而不需要它们。 任何集成都被设计得被易于使用（用依赖关系），你可以用和路径操作相同的结构和语法，在两行代码中为你的应用创建一个“插件”。...更快： 在 基准测试 中，Pydantic 比其他被测试的库都要快。 验证复杂结构: 使用分层的 Pydantic 模型, Python typing的 List 和 Dict 等等。
将注意到该函数中有多个请求体参数（两个 Pydantic 模型参数）。...请求体中的单一值 与使用 Query 和 Path 为查询参数和路径参数定义额外数据的方式相同，FastAPI 提供了一个同等的 Body。...嵌入单个请求体参数 假设你只有一个来自 Pydantic 模型 Item 的请求体参数 item。 默认情况下，FastAPI 将直接期望这样的请求体。...但是，如果你希望它期望一个拥有 item 键并在值中包含模型内容的 JSON，就像在声明额外的请求体参数时所做的那样，则可以使用一个特殊的 Body 参数 embed： item: Item = Body...但是 FastAPI 会处理它，在函数中为你提供正确的数据，并在路径操作中校验并记录正确的模式。 你还可以声明将作为请求体的一部分所接收的单一值。
在 fastapi 路径操作中，通常直接返回以下数据类型：dict，list，Pydantic 模型，数据库模型以及其他数据类型。...2.1 参数 responses 我们可以传递给路径操作装饰器一个参数 responses，他接收一个字典数据，键值是不同的 HTTP 状态码，内容是不同情况下的返回内容(字典格式)。...如果返回内容包含键值 model，那么它的作用与 response_model 相同，指向的内容是 Pydantic 模型。...如下示例，当返回状态码是 404 的时候，对应的 Pydantic 模型是 Message ： # -*- encoding: utf-8 -*- from fastapi import FastAPI...中 Response 模型 2.讲解了如何去自定义 Response，读者可根据自己的业务场景进行实践 3.简单介绍了 status_code ，下节在分享 fastapi 异常处理的时候还会再讲解
pydantic import BaseModel import uvicorn app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str...uvicorn.run(app="7_multiple_parameters:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True) 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 只传路径参数的请求结果 路径参数、查询参数、请求体均传递的请求结果 查看 Swagger API 文档 多个 Request...Body from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI...会注意到函数中有两个 Request Body，因为这 item、user 两个参数都指定了 Pydantic 模型 FastAPi 将使用参数名作为 Request Body 中的键（字段名称） 期望得到的
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...导入 Field from typing import Optional from fastapi import Body, FastAPI from pydantic import BaseModel...导入的，而不是像其他的（Query，Path，Body 等）都从 fastapi 导入。...总结 你可以使用 Pydantic 的 Field 为模型属性声明额外的校验和元数据。 你还可以使用额外的关键字参数来传递额外的 JSON Schema 元数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
