为啥要学这个,因为 FastAPI 是基于它进行开发的,而且是个不错的框架,所以有必要深入学习
选了 text 之后,因为不是 JSON 字符串,FastAPI 无法正确解析请求体为 dict,所以会报类型错误的提示
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel, 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = None pri
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。
前面了解了一下python的类型提示,这里就接着记录一下Pydantic这个用来执行数据校验的库。而且FastAPI就是基于python的类型提示和Padantic实现的数据验证。 简介 官网:https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库; 使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理; 可以在代码运行的时候提供类型提示,数据校验失败
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
这里的 user 是 User 的一个实例。对象的初始化会执行所有解析和验证,如果没有引发 ValidationError 异常,则表明结果模型实例是有效的。
Pydantic 是一个强大的 Python 库,用于数据验证和解析,特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识,包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型(模型继承 BaseModel )。 pydantic主要是一个解析库,而不是验证库。验证是达到目的的一种手段:建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说,pydantic保证输出模型的类型和约束,而不是输入数据。 虽然验证不是pydantic的主要目的,但您可以使用此库进行自定义验证。
Optional[Union[SetIntStr, DictIntStrAny]]
有多个模型,且请求/响应需要声明多个模型的时候,可以根据不同使用场景结合 typing 库里面的 Union、List 来达到目的
可以使用 Config cass 和 schema_extra 为 Pydantic Model 声明一个示例值
jsonable_encoder 在实际应用场景中,可能需要将数据类型(如:Pydantic 模型)转换为与 JSON 兼容的类型(如:字典、列表) 比如:需要将数据存储在数据库中 为此,FastAPI 提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的,但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容 JSON 数据的数据库 fake_db 例如,它不接收日期时间对象,因为这些对象与 JSON 不兼容 因此
我们都知道,去创建请求体,更新数据我们用PUT请求,我们去试着更新下数据。
前面记录的是路径参数和查询参数的内容,那两种形式的数据都不算的发送的数据,都是存在路径中的数据,请求体是客户端发给接口的参数,不存在于路径中,本文就主要记录FastAPI中的请求体应用内容。 一个发送请求体的接口 # 创建一个数据模型 class Animal(BaseModel): name:str category:Optional[str] = None age:int # 模型声明为请求体参数 @app03.post("/stu03/responsebody/")
定义了一个User模型,继承自BaseModel,有2个字段,id是一个整数并且是必需的,name是一个带有默认值的字符串并且不是必需的
Pydantic 是一个非常流行的 Python 序列化和反序列化库,它提供了数据模型的定义和验证,可以方便地处理请求和响应的数据。FastAPI 内置了 Pydantic,可以方便地使用 Pydantic 操作请求和响应的数据。
tags 虽然声明为 Set(),但在接口层面并没有集合这个概念,所以还是传数组 [ ] 格式哦,并不是传 { } 哦
前一段时间,各个大模型在争斗:谁能携带更长、更大的上下文 Prompt,比如 Kimi 说 200 万字,阿里通义千问又说自己能达 1000 万字;大家都知道 Prompt 很重要,但是 RAG 和 长的上下文文本携带 是两个不同的技术方向。
在自然语言处理(NLP)的背景下,主题建模是一种无监督(即数据没有标签)的机器学习任务,其中算法的任务是基于文档内容为一组文档分配主题。给定的文档通常以不同比例包含多个主题 — 例如,如果文档是关于汽车的,我们预期汽车的名称会比某些其他主题(例如动物的名称)更突出,而我们预期诸如“the”和“are”之类的词汇会几乎等比例出现。主题模型实施数学方法来量化给定文档集合的这些主题的概率。
OAuth2 规定在使用(我们打算用的)「password 流程」时,客户端/用户必须将 username 和 password 字段作为表单数据发送。我们看下在我们应该去如何实现呢。
前言 与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同,你可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。 Field 字段参数说明 关于 Field 字段参数说明 Field(None) 是可选字段,不传的时候值默认为None Field(…) 是设置必填项字段 title 自定义标题,如果没有默认就是字段属性的值 description 定义字段描述内容 from pydantic import BaseModel,
pydantic是一个Python的数据验证和转换库,它的特点是轻量、快速、可扩展、可配置。笔者常用的用于数据接口schema定义与检查。
在2020年的Python开发者调查结果中,有这样一段话:“FastAPI在此次调查迭代中首次被引为选项,表现为Python第三流行的Web框架。”
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
在 FastAPI 中,请求体(Request Body)是通过请求发送的数据,通常用于传递客户端提交的信息。FastAPI 使得处理请求体变得非常容易。
前言 在一个完整的应用程序中,通常会有很多个相关模型,比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子 需求 注册功能 请求输入密码 响应不需要输出密码 数据库存储加密后的密码 实际代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # t
1.校验name字段包含空格 2.校验username 必须是字母和数字组成 3.校验密码1和密码2相等
python3.7 的新特性 dataclass,dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”,广义的定义就是有一个类,它的属性均可公开访问。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15364635.html
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-updates/
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/response-model/
HTTP状态码由三个十进制数字组成,第一个十进制数字定义了状态码的类型,后两个数字有分类的作用。不同的状态码代表不同的含义。
/ python 编程 30 秒高级私人定制 Response 对象,十倍扩展效率 /
从v1.0开始,所有带有注释的字段(无论是仅注释还是带有默认值)都将位于所有没有注释的字段之前。在它们各自的组中,字段保持它们定义的顺序。
还是之前的例子,我们现在书有这样的一个属性,在哪里出售。我们需要增加这样的一个字段,而且书的可以销售的地方是多个的,那么我们应该如何实现呢。
《流畅的 Python》一书中提到,如果一门语言很少隐式转换类型,说明它是强类型语言,例如 Java、C++ 和 Python 就是强类型语言。
learn from 《Building Data Science Applications with FastAPI》
配置管理在现代应用开发和部署中至关重要,在十二要素应用(12 Factor App)中,配置管理也是第三个重要因素。
前言 既然我们已经知道了如何使用 Path 和 Query,下面让我们来了解一下请求体声明的更高级用法。 混合使用 Path、Query 和请求体参数 你可以随意地混合使用 Path、Query 和请求体参数声明,FastAPI 会知道该如何处理。 还可以通过将默认值设置为 None 来将请求体参数声明为可选参数: from typing import Optional from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel ap
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本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
Tortoise ORM 是一个异步 ORM 框架,它专为 asyncio 编写。它与 SQLAlchemy 类似,提供了灵活的查询语言和完整的事务支持,但是它的重点是使用异步 I/O 进行高效的数据库访问。
九陌斋地址:https://blog.jiumoz.com/archives/fastapi-cong-ru-men-dao-shi-zhan-14json-bian-ma-jian-rong-yu-geng-xin-qing-qiu
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", name="大菠萝", sign
通过pydantic库,我们可以更为规范地定义和使用数据接口,这对于大型项目的开发将会更为友好。
可能对于有些没有基础的朋友看起来会有点懵,所以后面会按照由浅及深的顺序进行更新,记得关注噢!
UUId来源 http://www.uuid.online/可以生成。
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