@app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, query_param: str = None): return {"item_id": item_id, "query_param": query_param} 在上面的示例中,首先定义了一个Item模型,它继承自BaseModel,并...
from pydanticimportBaseModelclassItem(BaseModel):name:strdescription:str=Noneprice:floattax:float=None app=FastAPI()@app.post("/items/")asyncdefcreate_item(item:Item):returnitemif__name__=='__main__':uvicorn.run(app='main:app',host="127.0.0.1",port=8000,reload=True,debug=True) 在上面...
接下来,我们只需要在视图函数的参数列表中,将参数的类型注解为模型类 Item 即可: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item @app.put("/items/{item_id}") async def modify_item(item_id: int, item: Item): return {'...
class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = None price: float tax: Optional[float] = None @app.put("/items/{item_id}") async def create_item(item_id: int, item: Item, q: Optional[str] = None): result = {"item_id": item_id, **item.dict()} if q: result...
async def create_item(item: Tuple[str, int]): return {'item': item} ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为“item”的参数,它是一个包含一个字符串和一个整数的Tuple。当我们在API中调用这个函数时,可以传递一个由一个字符串和一个整数组成的Tuple。 总结 在FastAPI中,可以使用List、Set和Tuple来处...
在FastAPI中,可以通过使用Pydantic库来实现输入验证和输出编码。 输入验证可以通过在请求处理函数的参数中使用Pydantic模型来实现,例如: from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") async def create_item(...
app=FastAPI()@app.post("/items/")asyncdefcreate_item(item:Item):returnitem 运行结果用文档测试得: 仅使用了Python类型声明,FastAPI 将会: 将请求体作为JSON读取。 转换为相应的类型(在需要时)。 校验数据。 如果数据无效,将返回一条清晰易读的错误信息,指出不正确数据的确切位置和内容。 将接收的数据赋值到...
defcreate_item(item: Item): returnitem 以上代码中中,create_item 路由处理函数接受一个名为 item 的参数,其类型是 Item 模型。FastAPI 将自动验证传入的 JSON 数据是否符合模型的定义,并将其转换为 Item 类型的实例。 2.2 查询参数验证 Pydantic 模型还可以用于验证查询参数、路径参数等。
在上面的例子中,我们定义了一个包含name、price和description字段的Item模型,并在create_item路由函数中使用这个模型来验证表单数据。如果客户端发送的表单数据不符合Item模型的定义,FastAPI会返回一个HTTP 422 Unprocessable Entity错误。 通过Pydantic库和FastAPI的结合,我们可以方便地实现表单数据的验证,确保接收到的数据符...
item def get_items(db: Session, size: int = 0, limit: int = 100): return db.query(Item).offset(size).limit(limit).all() # 创建 item,item 类型是 Pydantic Model def create_item(db: Session, item: ItemCreate, user_id: int): db_item = Item(**item.dict(), owner_id=user_id)...