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FastAPI（46）- JSONResponse

背景 创建 FastAPI 路径操作函数时，通常可以从中返回任何数据：字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下，FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为...JSON 字符串 然后，FastAPI 会将与 JSON 兼容的数据（例如 dict）放在 JSONResponse 中，然后将 JSONResponse 返回给客户端 总结：默认情况下，FastAPI.../p/15364635.html 最简单的栗子 路径操作函数返回一个 Pydantic Model #!...127.0.0.1:51856 - "POST /item HTTP/1.1" 200 OK 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...__name__} ' TypeError: Object of type Item is not JSON serializable 类型错误：项目类型的对象不是 JSON 可序列化的 因为它无法转换为

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    FastAPI 学习之路（二十一）请求体 - 更新数据

    更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 .dict() 中使用 exclude_unset 参数。...更新部分数据小结 简而言之，更新部分数据做法： 使用 PUT 也可以使用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...为已存储的模型创建副本，用接收的数据更新其属性 （使用 update 参数）。 把模型副本转换为可存入数据库的形式（比如，使用 jsonable_encoder）。...这种方式与 Pydantic 模型的 .dict() 方法类似，但能确保把值转换为适配 JSON 的数据类型，例如， 把 datetime 转换为 str 。...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。

    1.1K50

    FastAPI（28）- JSON Compatible Encoder 利器之 jsonable_encoder

    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...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，必须将日期时间对象转换为包含 ISO 格式数据的 str 同样，这个数据库不会接收 Pydantic...模型（具有属性的对象），只会接收 dict 使用 jsonable_encoder 将数据转换成 dict 实际代码 #!...转成 Dict json_compatible_item_data = jsonable_encoder(item) # 3、模拟将数据落库操作 fake_db[id] =...=True, debug=True) jsonable_encoder 将 Pydantic 模型转换为 dict，并将日期时间转换为 str 它将返回一个 Python 标准数据结构（比如：dict）

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    FastAPI从入门到实战（14）——JSON编码兼容与更新请求

    = jsonable_encoder(animal) print("animal__type:", type(json_data), "animal:", json_data) return...'> animal: {'name': 'JACK', 'age': 21, 'birthday': '2022-12-02T18:31:38.373484'} 现在我们的请求大多都是Pydantic...模型类的，在实际的应用中并不会兼容，例如存储到数据库中，利用fastapi内置的jsonable_encoder()函数就能很好的解决相关的问题；会进行类型的转换，例如pydantic转dict，datetime...city_item_model = City(**city_item_data) # 将获取到的数据转为City类型 city_item_update = city.dict(exclude_unset...) # 使用pydantic方法进行数据更新 cityitem[cityid] = jsonable_encoder(city_item_update_result) # 将更新后的数据进行编码并放回

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    FastAPI（8）- 请求体 Request Body

    dict 正确传参的请求结果 查看请求头 是 json 格式，符合预期 重点 用 postman 发起请求的话，一定要选 JSON 格式哦 因为接收的是 dict，所以 FastAPI 会自动将...JSON 字符串转换为 dict 这种场景下，虽然查询参数叫 item，但请求体的字段名可以随意取，字段数量也可以任意个 错误传参的请求结果 选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI...声明为 Dict[str, float]，FastAPI 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...JSON 字符串 将字段值转换相应的类型（若有需要） 验证数据，如果验证失败，会返回一个清晰的错误，准确指出错误数据的位置和信息 item 会接收到完整的请求体数据，拥有所有属性及其类型，IDE 也会给予对应的智能提示...给 Pydantic 模型自动的生成 JSON Schema，这些 Schema 会成为生成 OpenAPI Schema 的一部分，并显示在接口文档上 正确传参的请求结果 正常传参，所有属性按指定的类型进行传数据

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    Python - pydantic 入门介绍与 Models 的简单使用

    输出结果 compiled: True Pydantic 注意事项 pydantic 是一个解析库，而不是一个验证库 验证是达到目的一种手段，构建符合所提供的类型和约束的模型 简单来说：pydantic...保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据 Models 简介 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型是从 BaseModel 继承的类） 所有基于 pydantic 的数据类型本质上都是一个...就是一个模型（Models），有两个字段（属性） id，整数 int 类型，是必传的 name，字符串 string 类型，不是必传，有默认值 为什么能知道 name 是 string 类型？...json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.json(), type(user.json())) # 输出结果 {"id": 123...'> schema_json() 以 JSON Schema 形式返回模型，json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.schema_json

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    pydantic学习与使用-1.pydantic简介与基础入门

    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。 这听起来像是一个深奥的区别，但事实并非如此。...如果您不确定这意味着什么或它可能如何影响您的使用，您应该阅读下面有关数据转换的部分。 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。...如果可能，字符串、字节或浮点数将强制转换为int，否则将引发异常。 name 从默认值推断为其为 str 类型，该字段不是必须的，因为它有默认值。...pydantic会将表示unix时间戳（例如1496498400）的 int 类型或表示时间和日期的字符串处理成 datetime 类型。

    3.9K30

    pydantic学习与使用-2.基本模型(BaseModel)使用

    前言 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。...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。...基本模型使用 User这是一个模型，它有两个字段id，一个是整数，是必需的，name一个是字符串，不是必需的（它有一个默认值) from pydantic import BaseModel class...字符串 ‘123’ 已根据字段类型转换为 int. name初始化用户时未设置，因此它具有默认值. 那么如何知道初始化的时候，需要哪些必填字段？...模型具有以下方法和属性： dict() 返回模型字段和值的字典；参看。导出模型 json() 返回一个 JSON 字符串表示dict()；参看。

    7.7K30

    LLM多智能体AutoGen教程6：Python typing是如何自动生成工具调用请求参数的？

    有时候，我们经常使用dict来传递参数，然而dict中有哪些键值是不明确的。个人觉得这并不是是一个好的工程方式，当然Python本身是支持这种动态特性的。...Schema，支持常见数据类型转换（比如str解析为int、字符串转换为时间），还兼容dataclass和TypedDict等。...使用BaseModel的model_dump方法可以将类型转换为dict，也可以使用dict(user)转换，但前者支持对嵌套类型转换，而后者不会递归只能转换第一层。...model_dump_json()支持将类型转换为JSON字符串。...，然后将函数转换为Pydantic的子类，从而就可以通过Pydantic的model_dump转换为tools的dict行驶。

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    Python笔记：Pydantic库简介

    此外，pydantic在数据传输时会直接进行数据类型转换，因此，如果数据传输格式错误，但是可以通过转换变换为正确的数据类型是，数据传输也可以成功，例如： p = Person(name=123) print...(p.json()) # {"name": "123"} 3. pydantic基本数据类型 下面，我们来看一下pydantic中的一些常用的基本类型。...f: Dict[str, int] # 字典型，key为str，value为int g: Set[int] # 集合 h: Tuple[str, int] # 元组 更多的有关pydantic...可选数据类型 如果一个数据类型不是必须的，可以允许用户在使用中不进行传入，则我们可以使用typing库中的Optional方法进行实现。...，我们除了可以一步一步地实例化之外，如果我们已经有了一个完整的Company的内容字典，我们也可以一步到位地进行实例化。

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    pydantic接口定义检查（一）

    dict 字典类型 set 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和转换为集合； frozenset 允许list,tuple,set,frozenset,deque...基本属性 BaseModel的基本属性包括： dict() 模型字段和值的字典 json() JSON 字符串表示dict() copy() 模型的副本（默认为浅表副本） parse_obj() 使用...dict解析数据 parse_raw 将str或bytes并将其解析为json，然后将结果传递给parse_obj parse_file 文件路径，读取文件并将内容传递给parse_raw。...如果content_type省略，则从文件的扩展名推断 from_orm() 从ORM 对象创建模型 schema() 返回模式的字典 schema_json() 返回该字典的 JSON 字符串表示 construct...是字符型，同时设定了一个默认值 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 实例化使用： # 情况一：因为定义了

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    python进阶（22）pydantic–数据类型校验

    注意事项 pydantic是一个解析库，而不是一个验证库。 验证是达到目的的一种手段：构建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。...这是一个有两个字段的模型 id是一个整型，必填项 name是一个有默认值的字符串，不是必填项 为什么name字段不需要声明类型 name 的类型是从其默认值推断来的，因此，类型注解不是必需的 有些字段没有指定类型...这里我们传入了的id是一个字符串，但实际打印出来却是整型，是因为pydantic在数据传输时会直接进行数据转换 模型属性 模型有多个属性和方法，我们依次介绍 dict() 返回模型的字段和值的字典...'dict'> json() 返回表示 dict() 的 JSON 字符串 user = User(id=123) print(user.json()) # {"id": 123, "name":...如果传递的对象不是dict，将引发ValidationError。

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    Pydantic库简介

    此外，pydantic在数据传输时会直接进行数据类型转换，因此，如果数据传输格式错误，但是可以通过转换变换为正确的数据类型是，数据传输也可以成功，例如： p = Person(name=123) print...(p.json()) # {"name": "123"} 3. pydantic基本数据类型 下面，我们来看一下pydantic中的一些常用的基本类型。...f: Dict[str, int] # 字典型，key为str，value为int g: Set[int] # 集合 h: Tuple[str, int] # 元组 更多的有关pydantic...可选数据类型 如果一个数据类型不是必须的，可以允许用户在使用中不进行传入，则我们可以使用typing库中的Optional方法进行实现。...，我们除了可以一步一步地实例化之外，如果我们已经有了一个完整的Company的内容字典，我们也可以一步到位地进行实例化。

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