FastAPI是一个现代、快速（因此得名）的Web框架，用于使用Python构建API。它建立在Starlette框架之上，严重依赖Python的类型注释来提供API请求和响应的快速高效的验证、序列化和文档。FastAPI的主要特点是什么？ 快速性能：FastAPI使用Pydantic和Uvicorn等高性能库构建，以实现令人难以置信的速
Pydantic 是一个用于数据建模/解析的 Python 库，具有高效的错误处理和自定义验证机制。截至今天，Pydantic主要用于FastAPI框架中，用于解析请求和响应，因为Pydantic内置了对JSON编码和解码的支持。本文涵盖以下主题： 了解类BaseModel Optional（皮丹蒂克） 皮丹蒂语中的验证 自定义验证 使用P
1. 安装 pip install pydantic pip install pydantic[dotenv] 注意： 安装pip install pydantic[dotenv]时会提示no matches found: pydantic[dotenv]，zsh会将[], ^等这些bash中并不会被视为元字符的特殊字符进行扩展，所以必须在前面加上\转义或者加上引号''让zsh识别成普通字符串pip
1.model.dict(...) 将模型转换为字典的主要方法。子模型将递归转换为字典。 参数如下： include：要包含在返回的字典中的字段 exclude：要从返回的字典中排除的字段 by_alias：字段别名是否应用作返回字典中的键 exclude_unset：创建模型时未显式设置的字段是否应从返回的字典中排除; exc
1.根据模型自动创建JSON结构 from enum import Enum from pydantic import BaseModel, Field class FooBar(BaseModel): count: int size: float = None class Gender(str, Enum): male = 'male' female = 'female' other = 'other�
1.装饰器实现验证器 from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class UserModel(BaseModel): name: str username: str password1: str password2: str @validator('name') def name_must_contain_space(cls, v): if
1.配置参数 title：生成的 JSON 架构的标题 anystr_strip_whitespace：是否去除 str 和字节类型的前导和尾随空格（默认值：False) anystr_lower：是否使 str 和字节类型的所有字符都小写（默认值：False) min_anystr_length：str & byte 类型的最小长度（默认值：0) max_anystr_length：str & byte 类
模型 在pydantic中定义对象的主要方法是通过模型BaseModel。 1.1基本模型 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int # 整形、必须 name = 'Jane Doe' # 通过默认值推断类型为字符串，不是必须，因为提供有默认值 class Config: max_
错误处理 每当pydantic在它正在验证的数据中发现错误时，它就会引发。ValidationError from typing import List from pydantic import BaseModel, ValidationError, conint class Location(BaseModel): lat = 0.1 lng = 10.1 class Model(BaseModel): is_require
1.复合类型 Union，支持将多种类型作为可选项 from uuid import UUID from typing import Union from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: Union[UUID, int, str] name: str user_03_uuid = UUID('cf57432e-809e-4353-adbd-9d5c0d733868') user_03
前言 字段顺序在模型中很重要，原因如下： 在定义的顺序字段中执行验证；字段验证器 可以访问较早字段的值，但不能访问较晚字段的值 字段顺序保留在模型模式中 字段顺序保留在验证错误中 字段顺序由dict（）和json（）等保存。 字段顺序 field-ordering 从v1.0开始，所有带有注释的字段（无论是仅注
前言 validator 验证器也可以应用于 pydantic dataclasses. pydantic dataclasses pydantic 里面的 dataclassesdata 是 dataclasses.dataclass 和 validation 的结合。 from datetime import datetime from pydantic import validator from pydantic.dataclasses import datacla
前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。 定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要是一个解析库，而不是验证库。 验
所谓的泛型, 就是将数据类型作为参数进行传递, 即在我们用的时候确定数据类型, 这是一种在面向对象语言中经常使用的特性 一般类使用 以SQLAlchemy举例 比如: 我们统一写个将数据保存到数据库的接口, 只有将数据库链接 表对象 数据传入即可, 返回的是表对象的实例, 为了让IDE可
问题 比如在ORM中查询all, 那么使用pydantic.from_orm获取对应的数据呢? 解决思路 只需要, 将一个字段对应为List, 元素为对应SQLAlchemy的pydantic模型即可 pydantic模型要设置orm_mode为True 例子 schemas.py 定义模型 # 对应ORM的数据 class Note(BaseModel): nid: int
FastAPI（1）- 简单介绍 前言 为啥要学它呢，因为学 Flask 的时候发现有人更推荐它代替 Flask，看了下介绍，感觉很强，而且也能拿来做平台，当然学起来！卷起来！ 为什么要使用 FastAPI ？ 日渐没落的是后端 HTML 渲染这种方式，比如 Flask + Jinja2 前后端分离成为主流 异步框架 官方地
常见触发错误的情况 如果传入的字段多了会自动过滤 如果传入的少了会报错，必填字段 如果传入的字段名称对不上也会报错 如果传入的类型不对会自动转换，如果不能转换则会报错 错误的触发 pydantic 会在它正在验证的数据中发现错误时引发 ValidationError 注意 验证代码不应
简单的栗子 class User(BaseModel): id: int # 必填字段 name: str = "小菠萝" # 有默认值，选填字段 signup_ts: Optional[datetime] = None friends: List[int] = [] # 列表中元素是 int 类型，或可以直接转成 int 的类型 # 关键字参数 user = User(id="1",
一、使用Python的类型注释type hints 来进行数据校验 和 setting管理。 1 ''' 2 @author:invoker 3 @project:fastapi202108 4 @file: pydantic_tutorial.py 5 @contact:invoker2021@126.com 6 @descript: 7 @Date:2021/8/4 18:05 8 @version: Python 3.7.8 9 '�
pydantic官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic 是一个用来用来执行数据校验的 Python 库。可以将数据的"结构"声明为具有属性的类，然后每个属性都拥有类型。接着用一些值来创建这个类的实例，这些值会被校验，并被转换为适当的类型（在需要的情况下），返回一个包含所有
