import Cookie, FastAPI, Header from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI() class UserIn...添加输出模型 输出的时候不给密码，更改响应模型为不带密码的 from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI,...400 及以上状态码用于「客户端错误」响应。这些可能是你第二常使用的类型。 一个例子是 404，用于「未找到」响应。 对于来自客户端的一般错误，你可以只使用 400。...500 及以上状态码用于服务器端错误。你几乎永远不会直接使用它们。当你的应用程序代码或服务器中的某些部分出现问题时，它将自动返回这些状态代码之一。...from fastapi import FastAPI, status status_code=status.HTTP_201_CREATED # 可以使用代码补全，不必记住 9.
在上面的路由方法中，我们传入了一个 q 参数并且初始为 None，如果不给默认值，并且不传参，代码将直接报错。 来看看 FastAPI 是如何处理错误的： ?...可以看到，即使是报错，也是优美的输入一个带有错误字段的 JSON，这就非常的友好了，这也是体现了 FastAPI 减少更多的人为错误的特性，返回也更加的简洁直观。 在命令行输出： ?...URL中位于关键字之后的一组键值对，以&字符分隔。 在 url 中进行查询 http://127.0.0.1:8000/items/?...short=yes 可以发现任何大小写的字母等都会被转换成 bool 值的参数 True，这就是所谓模糊验证参数，对于开发者来说这是个好消息。...要知道的是，如果 short 参数没有默认值，则必须传参，否则 FastAPI 将会返回类似以下的错误信息。
前言 接口传参方式之一：通过发送请求体（Request Body）来传递请求数据 在 FastAPI，提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体 这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和 使用 Pydantic...发送请求体的栗子 注意 请求体并不是只有 POST 请求有，只不过 POST 更常见 在 PUT、DELETE、PATCH 请求中都可以使用请求体 其实，在 GET 请求中也可以用请求体，不过仅适用于非常极端的情况下...会对每一个键值对都做数据校验，校验失败会有友好的错误提示 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果 友好的错误提示啊~ 使用 Pydantic 模型（建议使用） 实际栗子 from fastapi...、路径参数、查询参数 FastAPI 可以识别出它们中的每一个，并从正确的位置获取到数据 实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI...识别参数的逻辑 如果参数也在路径中声明，它将解释为路径参数【item_id】 如果参数是单数类型（如int、float、str、boo l等），它将被解释为查询参数【name】 如果参数被声明为 Pydantic
这有助于在早期发现潜在的错误，并降低了在运行时出现问题的可能性。 另外，Pydantic 自动生成的文档使得 API 接口的使用更加友好。...开发者可以通过查看自动生成的文档了解每个接口的输入和输出的结构，以及每个字段的含义和验证规则。这简化了文档的维护工作，因为文档会随着代码的更改而自动更新。...FastAPI支持JWT，可以轻松集成JWT身份验证机制，用于在Web应用中对用户进行安全认证和授权。...通过在模型中定义数据的类型和规则，开发者可以确保输入和输出数据的合法性，减少了潜在的错误发生的可能性。这种类型注解和数据验证的组合为开发者提供了更加可靠和安全的编码体验。...这些特性使得FastAPI在现代Web开发中脱颖而出，为开发者提供了一个全面而强大的框架。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...如果默认给了None或者其他内容，这个参数就是可以选择增加或者不增加。但是没有给默认值的时候，就是必须传递的，否则会返回对应的错误，我们可以看下。假如我们不传递价格。...我们可以看到没有默认值的参数就是一个必须的。不然接口会返回对应的错误。...除了声明以上单个的，我们还可以声明多个请求体参数，比如我们可以在之前的需求，增加一个返回，要求返回作者，和作者的朝代。如何实现呢。...看下返回结果 我们可以看下接口的返回。 FastAPI 将自动对请求中的数据进行转换，因此 item 参数将接收指定的内容，user 参数也是如此。
可以正常返回我们预期的结果。 我们在代码中创建数据模型，然后数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 使用标准的 Python 类型来声明所有属性。...从结果中，我们可以看出，当我们没有传递参数的时候，默认是null，那么我看下如果我们没有定义可选属性的不传递，接口会怎么返回给我们呢。 ? 我们可以看到，接口已经返回了对应的错误。...所以当我们在定义的时候就可以对对应的参数进行是否是可选择的参数。其实我们在定义的时候，也定义了类型，比如我们对应price定义是一个float，但是呢，我们现在给它传递一个str类型，比如五角。...接口返回的是一个类型错误，因为后台在处理的时候呢，默认转化了类型，转化失败，就直接fastapi自动处理完毕了。并且返回了统一格式的返回值。 我们看下接口文档。 ?...接口文档默认定义模型将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示。
一、引言 之前在我的第5篇热榜第一文章【机器学习】Qwen-VL：基于FastAPI私有化部署你的第一个AI多模态大模型中对Qwen-VL如何基于FastAPI封装私有化接口进行了讲述，评论区有人问到如何基于...--reload标志告诉uvicorn在代码更改时自动重新加载应用，这对于开发非常有用。 3.1.3 pydantic Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理。...它被广泛用于FastAPI中，用于定义请求和响应模型，以进行数据验证和解析。...conda环境、pip代码中依赖的库，这个地方不讲啦，可以看之前的文章 下载必要的库：如上一节讲到的fastapi、pydantic、uvicorn等用于搭建api服务的库，以及modelscope、transformers...图中可以看到一片宁静的海洋，海面上有几块岩石露出水面。天空呈现出深浅不一的蓝色，其中散布着一些白云。在远处，可以看到陆地和大海的交界线，以及一些小岛或陆地突起。整个场景给人一种宁静、宽广的感觉。”
= await myfile.read() 在普通 def 路径操作函数 内，则可以直接访问 UploadFile.file contents = myfile.file.read() 2....处理错误 raise HTTPException() from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo"...RequestValidationError 错误的处理 handler from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exceptions...可以用这个请求体生成日志、调试错误，并返回给用户 from fastapi import FastAPI, Request, status from fastapi.encoders import jsonable_encoder...复用 FastAPI 异常处理器 在自定义处理完异常之后，还可以继续使用 默认的异常处理器 from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exception_handlers
更少的错误：减少约40％的人为错误（开发人员）。 直观：强大的编辑器支持，程序调试时间更少。 简易：易于使用和学习，减少阅读文档的时间。 短：最小化重复代码，每个参数声明中的多个功能，减少编码错误。...前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数 路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...host 和 port , --host=0.0.0.0 --port=8008 运行之后，在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/items/1，可以看到响应： {"item":...之后的键值对参数 那么在服务端 FastApi 如何来接收这种参数呢?...在参数中接收收到的数据 item，并能获取所有属性及所有编辑器的支持 ?
FastAPI 核心建立在 Starlette 和 Pydantic 基础之上。...FastAPI 基于的 Pydantic 提供了接口数据类型检查的功能。用户不需要做额外的接口参数校验，不用写大量代码验证参数是否为空、类型是否正确，有效减少了代码中的人为错误，提高开发效率。...FastAPI 提供了自动验证数据类型的功能，可以有效减少开发时人为的代码错误，极大提高开发效率。...而对于 Flask 来说，每一个接口都需要在代码中完成数据类型的验证，判断传入的数据是否为空等，增加了项目中的代码量。...无论是在开发过程中调试代码接口，还是在和前端团队开发 Web 前端时的对接过程中，我们都可以直接打开 FastAPI 提供的 OpenAPI 文档进行调试。
混合使用 Path、Query 和请求体参数 from fastapi import FastAPI, Path from typing import Optional from pydantic import...请求体中的单一值 传参时，varname : type = Body(...)，如果不这么写，会被作为查询参数 ?...字段 可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据 from fastapi import FastAPI, Path, Body from typing...import Optional from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class Item(BaseModel): name...带有一组子模型的属性 更改为 image: Optional[List[Image]] = None 输入需要改为 @app.post("/images/multiple/") async def
Pydantic是一个基于Python类型注解的数据验证和设置管理工具。它主要用于FastAPI等框架中进行数据验证，但也可以在其他场景中使用。...性能优越：在保证数据安全性的同时，保持高性能。 安装Pydantic 在开始使用Pydantic之前，需要先安装它。...嵌套模型 可以在一个模型中包含另一个模型，从而实现复杂的数据结构： class Address(BaseModel): street: str city: str country...集成 Pydantic与FastAPI无缝集成，可以用于请求体验证和响应模型定义。...在实际应用中，Pydantic不仅可以用于数据验证，还可以与FastAPI等框架集成，提升开发效率和代码质量。
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参数 item 中。...由于你已经在函数中将它声明为 Item 类型，你还将获得对于所有属性及其类型的一切编辑器支持（代码补全等）。 为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。...启动服务后，使用 postman 测试接口 docs 文档 你所定义模型的 JSON 模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示： body + path路径参数...FastAPI 将识别出与路径参数匹配的函数参数应从路径中获取，而声明为 Pydantic 模型的函数参数应从请求体中获取。...FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。
大多数这些设置都是可变的（可以更改），例如数据库 URL，很多可能是敏感数据，比如密码 出于这个原因，通常在应用程序读取的环境变量中提供它们 Pydantic Settings Pydantic 提供了一个很好的实用程序来处理环境变量的设置...从 Pydantic 导入 BaseSettings 并创建一个子类，非常类似于 Pydantic 的 BaseModel 与 Pydantic Model 一样，可以使用类型注释和默认值声明类属性...可以使用和 Pydantic Model 的所有相同验证功能和工具，例如不同的数据类型和使用 Field() #!...admin_email": settings.admin_email, "items_per_user": settings.items_per_user, } Settings 在依赖项中...@lru_cache() 是 functools 的一部分，它是 Python 标准库的一部分 使用 @lru_cache() 可以避免为每个请求一次又一次地读取 .env 文件，同时可以在测试期间覆盖它的值
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...（十九）处理错误 FastAPI 学习之路（二十）接口文档配置相关 前言 我们之前分享一些配置，这次分享一下请求体去更新数据。...str): return items[item_id] 我们去获取下 我们去更新下数据 我们去更新一个不存在的数据 更新部分数据时，可以在...PATCH； 提取存储的数据； 把数据放入 Pydantic 模型； 生成不含输入模型默认值的 dict （使用 exclude_unset 参数）； 只更新用户设置过的值，不用模型中的默认值覆盖已存储过的值...欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识 如果你有问题可以留言或者加我微信:952943386。2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。
FastAPI 具有许多功能，例如它可以显着提高开发速度，还可以减少代码中的人为错误。它很容易学习并且完全可以用于生产。...数据验证： FastAPI 使用 Pydantic 模型进行数据验证。可以使用 Pydantic 的架构和验证功能定义数据模型。...这可确保传入数据自动验证、序列化和反序列化，从而降低在应用程序中处理无效数据的风险。异步支持：随着Python异步编程的兴起，FastAPI完全拥抱异步操作。...自动数据验证：借助 FastAPI，您可以使用 Python 类型提示来定义 API 请求和响应所需的数据结构。FastAPI自动验证数据，减少由于错误输入而导致错误的机会。...中间件：我们可以轻松地将中间件添加到您的 FastAPI 应用程序中，以执行日志记录、身份验证或请求/响应修改等任务。
Request Body 和 Query 和 Path的混合 在设计一些API过程中难免的可能也会需要综合遇到上述的一些混搭的组合，需要同时多个参数的提交和获取 那么我们通常接收这次参数的话一般怎么接收呐...那么在Fastapi如何接受多个Body实体呐？通常以前的话，在bottle,通常直接的request.body 或 request.json就可以获取客户端部提交的信息了。...那可以定义多个模型对象即可。fastapi它会自动帮你处理提取信息。 http://127.0.0.1:8000/items/1000 ?...在请求和答复中，将表示为float总秒数。 Pydantic还允许将其表示为“ISO 8601时间差异编码”，有关更多信息，请参阅文档。....frozenset: 在请求和答复中，将其视为set: 在请求中，将读取列表，消除重复，并将其转换为set. 在答复中，set将转换为list.
在 Python 的 Web 框架生态中，Django 和 Flask 一直是主流选择。...得益于 Starlette 和 Pydantic 的支持，FastAPI 在处理并发请求时表现尤为优异。...自动生成 API 文档：FastAPI 内置支持生成基于 OpenAPI 的文档，并自动生成 Swagger UI 和 ReDoc 界面，使开发者可以轻松测试和调试 API。...应用：bash 代码解读复制代码uvicorn main:app --reload在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/，你会看到 {"message": "Hello, FastAPI...模型定义请求体，FastAPI 会自动进行数据验证和错误处理。
他山之石，灵感之源 “他山之石，可以攻玉”，FastAPI 在创建过程中，受到了很多现有工具的启发，并从中汲取了很多灵感，它是当之无愧的集大成者。...与 Hug（因为 Hug 基于 Falcon）一起启发了 FastAPI 在函数中声明 response 参数。...尽管在 FastAPI 中它是可选的，它主要用于设置 headers，cookie 和其它状态代码。 Molten 使用模型属性的“默认”值为数据类型定义额外的验证。...这改善了编辑器支持，以前这在 Pydantic 中不可用。 这实际上启发了 Pydantic 的更新部分，以支持相同的验证声明样式（所有这些功能现在在 Pydantic 中已经可用）。...Hug 启发了 FastAPI 在函数中声明 response 参用于设置 headers 和 cookies。
之前在知乎上浏览到一篇关于 python 是否能做大型项目的讨论，其中就说到YouTube，YouTube 不管从历史，代码量，程序员数量，还是支撑的业务规模来看，都是一个成功的大型 python web...项目，具体的细节大家可以自行查阅。...你是否在某个时间段内也怀疑过python 是否真的能做超大型的项目？...每个参数声明中的多个功能。更少的错误。 7. 健壮：获取可用于生产的代码。具有自动交互式文档。 8....FastAPI这个框架是站在巨人的肩膀上其原因主要有二： 1.Web 部件的Starlette。 2.Pydantic 用于数据部分。
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