在FastAPI中,使用Pydantic模型可以方便地定义和验证数据。下面我将分步骤展示如何新建一个Pydantic模型,并在FastAPI应用中创建路由返回该模型实例。 1. 创建一个新的Pydantic Model类 首先,你需要定义一个Pydantic模型类。Pydantic模型用于定义数据的结构和验证规则。以下是一个简单的Pydantic模型示例: python from pydantic...
from fastapi.responsesimportJSONResponse from pydanticimportBaseModel app=FastAPI()#1.返回字符串 @app.get("/ret_str")defret_str():return"hello fastapi"#2.返回字典 @app.get("/ret_dict")defret_dict():return{"id":1,"name":"小菠萝"}#3.返回list @app.get("/ret_list")defret_list():r...
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() def to_pascal(string: str) -> str: return ''.join(word.capitalize() for word in string.split('_')) class Item(BaseModel): name: str language_code: str class Config: alias_generator = to_pascal ...
1 使用 Pydantic 的exclude_unset参数过滤默认值 2 使用 Pydantic 的update参数更新数据 通过.copy()方法为现有模型创建副本,并使用update参数传入包含更新数据的dict,即update_data。 updated_item=stored_item_model.copy(update=update_data) 注:HTTPPUT 和 PATCH 操作也可以通过 POST 完成。这里仅使用它们作为示例...
item 类型的确是 Pydantic Model 类 但最终返回给客户端的是一个 JSON 数据 等价写法 代码语言:javascript 复制 @app.post("/item")asyncdefget_item(item:Item):returnitem 这样写也能返回 JSON 数据,是因为FastAPI 是自动帮忙做了转换的 等价写法如下 ...
model_instance= MyModel.model_validate(data)#使用 model_validate 创建模型实例returnmodel_instance 详细说明 模型定义:定义一个继承自BaseModel的 Pydantic 模型,如MyModel。 使用model_validator:使用@model_validator装饰器定义一个自定义的验证方法。在这个方法中,你可以将字段名转换为小写,以处理大小写不敏感的问...
results =filter(lambdarecipe: keyword.lower()inrecipe["label"].lower(), RECIPES)return{"results":list(results)[:max_results]}# New addition, using Pydantic model `RecipeCreate` to define# the POST request body@api_router.post("/recipe/", status_code=201, response_model=Recipe)defcreate_re...
这一篇来讲 Fields,它针对 Pydantic Model 内部字段进行额外的校验和添加元数据 Fields 它是Pydantic 提供的方法,并不是 FastAPi 提供的哦 该方法返回了一个实例对象,是 Pydantic 中 FieldInfo 类的实例对象 重点 FastAPI 提供的 Query、Path等其他公共 Param 类和 Body 类,都是 Pydantic 的 FieldInfo 类的子类 ...
frompydanticimportBaseModel app=FastAPI() classItem(BaseModel): name:str description:str=None price:float tax:float=None @app.post("/items/") 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 ...
from fastapi import FastAPI, Depends from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Student(BaseModel): name: str age: int @app.get("/") def read_root(student: Student = Depends()): return {"name": student.name, "age": student.age} 另外,请注意,查询参数通常是“可选”字段,如...