File"C:\Users\xuron\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pydantic\main.py", line176,in__init__ self.__pydantic_validator__.validate_python(data, self_instance=self) pydantic_core._pydantic_core.ValidationError:3validation errorsforCreature area Field required [type=missing, input_value=...
1. 定义 Pydantic 模型 使用Pydantic 定义一个模型非常简单,只需创建一个继承自 pydantic.BaseModel 的类,并在其中定义字段。字段的类型可以是任何有效的 Python 类型,也可以是 Pydantic 内置的类型。 实例 frompydanticimportBaseModel classItem(BaseModel): name:str description:str=None price:float tax:float=No...
from fastapiimportFastAPI from pydanticimportBaseModelclassItem(BaseModel):name:strdesc:Optional[str]=Noneprice:float app=FastAPI()@app.post("/items/")asyncdefcreate_item(item:Item):ifitem.price>100:return"太贵了"returnitem 这样就完成了,那么我们看下。请求是否返回正确,当传递的价格大于100 当我们...
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。 json_encoders: 为特定类型提供自定义的 JSON 编码器。 alias_generator: 生成别名的函数,用于字段名称,通常用于生成符合特定API规范的别名。 allow_population_by_field_name: 允许通过字段名称而不是别名来填充模型数据。
FastAPI 的强大功能离不开其两大核心组件：Starlette 和 Pydantic。本文将详细介绍这两大组件的作用、特性，并通过实例展示它们在 FastAPI 中的应用。一、Starlette：FastAPI 的异步基石1.1 什么是 Starlette？Starlette 是一个轻量级的 ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）框架，专为构建异步 Web 应用设计。它...
FastAPI Pydantic 模型 Pydantic 是一个用于数据验证和序列化的 Python 模型库。 它在FastAPI 中广泛使用,用于定义请求体、响应体和其他数据模型,提供了强大的类型检查和自动文档生成功能。 以下是关于 Pydantic 模型的详细介绍: 1. 定义 Pydantic 模型 使用Pydantic 定义一个模型非常简单,只需创建一个继承自 pydantic...
使用Pydantic 模型 Item 定义了一个请求体,包含多个字段,其中一些有默认值,更多 Pydantic 介绍参考:FastAPI Pydantic 模型。 接下来我们可以打开http://127.0.0.1:8000/docs来进行 POST 测试: 填写请求参数: 返回结果如下: 响应数据 返回JSON 数据 路由处理函数返回一个字典,该字典将被 FastAPI 自动转换为 JSON 格...
FastAPI Pydantic 模型 Pydantic 是一个用于数据验证和序列化的 Python 模型库。 它在FastAPI 中广泛使用,用于定义请求体、响应体和其他数据模型,提供了强大的类型检查和自动文档生成功能。 以下是关于 Pydantic 模型的详细介绍: 1. 定义 Pydantic 模型 使用Pydantic 定义一个模型非常简单,只需创建一个继承自 pydantic...
fromfastapiimportFastAPIfromfastapi.encodersimportjsonable_encoderfrompydanticimportBaseModelapp=FastAPI()classItem(BaseModel):name:str|None=Nonedescription:str|None=Noneprice:float|None=Nonetax:float=10.5tags:list[str]=[]items={"foo":{"name":"Foo","price":50.2},"bar":{"name...
from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class User(BaseModel): name: str age: int @app.post("/users/") async def create_user(user: User): return user 1.2 Pydantic 模型基础 Pydantic 模型用于定义请求体参数的结构和校验规则。通过继承 BaseModel,可以轻松定义模型类。