前言 使用pydantic 定义数据模型,有些非必填的字段,我们希望在实例化时未传值的字段去掉,这样可以取值一些为None的字段。 遇到问题 age 和 address 是非必填字段 classUser(BaseModel): name:str= ... tel:str= ... age: int =Field(None,) address:str=Field(None) user =User( name='yoyo', tel='10...
使用pydantic 定义数据模型,有些非必填的字段,我们希望在实例化时未传值的字段去掉,这样可以取值一些为None的字段。 遇到问题 age 和 address 是非必填字段 AI检测代码解析 class User(BaseModel): name: str = ... tel: str = ... age: int = Field(None,) address: str = Field(None) user = User(...
使用response_model参数:在 FastAPI 路由中,通过response_model参数指定响应数据的结构。 示例:返回单个用户数据 from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel # 定义响应模型 class User(BaseModel): id: int name: str email: str app = FastAPI() # 模拟的用户数据 fake_users_db = [ {"id"...