FastAPI 学习之路（十）请求体的字段（下）

最新推荐文章于 2025-07-01 16:51:26 发布
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分类专栏： fastapi 文章标签： fastapi
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myli_binbin/article/details/126539735
本文探讨了FastAPI框架中Query、Path等参数类与FieldInfo及Representation类的关系，揭示了它们之间的继承结构及其如何作用于API路径操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

而Body的父类就是FieldInfo。和我们上面的Field一样，只不过Field是直接使用的FieldInfo，body只是上面两层做 了简单的封装，其实都是FieldInfo。

我们看下query

然后看到这里可能就发现下面就是一个Query类，

  它是集成了Param类，Param类才是集成了FieldInfo类。

我们看下path

它也是params里面的Path类，

然后Param继承了FieldInfo方法。

其实他们的共同的父类就是Representation。

从上面的代码一顿跳转，我们就能看出来，他们最后的根都是Representation，只是上面的boby，    Query、Path方法的父类都是直接或者间接的继承FieldInfo，而Field就是FieldInfo的实例化，FieldInfo继承了Representation，它们本质上就是Representation类的子类。所以他们几个的使用方法，和使用参数没有太大的区别。

       请记住当你从 fastapi 导入 Query、Path 等对象时，他们实际上是返回特殊类的函数。

       你可以在 Field、Query、Body 中声明额外的信息。这些信息将包含在生成的 JSON Schema 中。

FastApi学习第一天：Content-Type专讲和Http请求状态码
百锦再的博客
11-17 1万+
🎓作者简介：全栈领域优质创作者🌐个人主页：百锦再@新空间代码工作室📞工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）💌个人邮箱：[15045666310@163.com]📱个人微信：15045666310🌐网站：https://meihua150.cn/💡座右铭：坚持自己的坚持，不要迷失自己！要快乐HTTP请求头（HTTP Request Headers）是HTTP请求的一部分，它们提供了关于HTTP请求的附加信息，帮助服务器更好地处理请求。
FastAPI请求参数校验
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FastAPI对自定义的类进行校验。
FastAPI（13）- 详解 Fields，针对 Pydantic Model 内部字段添加额外校验和元数据
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09-19 507
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FastAPI 学习之路（十）请求体的字段（上）
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Michael是个半路程序员
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快速入门FastAPI中的Field参数
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12-08 900
在Pydantic库中，Field参数用于定义一个字段的属性，如默认值、类型约束、标题等。这些属性可以帮助您更好地控制模型的行为，并提供更丰富的文档信息。例如，以下是一个简单的Book模型，其中包含几个使用了Fielddefault=None, title="这是关于书的介绍", max_length=300price: float = Field(gt=0, description="价格必须大于0")在这个例子中，我们为name字段使用了Field(...)来表示这是一个必需的字段。对于。
2. fastApi路径参数详解
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fastApi路径参数常见用法详解与案例解析
FastAPI Web框架教程 第3章 请求头和请求体
此博客内容主要是小可日常工作中的一些问题解决的记录整理而成
04-01 2176
使用Pydantic定义模型类，和请求体中的字段保持一致，定义模型类的属性并做类型提示（支持类型校验和类型转换）使用Body()有个特殊的请求体格式，使用Body()显示获取，比如：单一字段的值，内嵌字段的值使用Python的字典类型和列表类型定义在路径函数内的特殊字段会默认被是被为请求体参数，比如：列表，集合，元组，字典（容器型数据）普通的类也可以哦，需要借助。
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fastAPI请求实例
06-01
这个"fastAPI请求实例"显然提供了通过FastAPI调用Python算法并获取结果的示例。下面，我们将深入探讨FastAPI的核心概念、如何定义数据结构、启动服务以及如何进行请求。 FastAPI是一个基于ASGI（Asynchronous ...
FastAPI学习-8.POST请求body中添加Field
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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 BaseMode
关于 FastAPI 路径参数，你知道多少？
shengjk1的博客
03-25 1239
FastAPI 最核心的之一就是路径参数，今天我们一篇彻底搞 FaST 懂路径参数"}路径操作装饰器中 name 就是路径参数，这里我们也把路径参数name的值作为参数name传递给了路径操作函数say_hello，如果我们运行示例并访问至此我们将跟路径参数相关的，包括路径参数的定义、作用、基本用法和高级用法，就介绍完了。抓紧应用到自己的工作中去吧！
FastAPI-Body、Field
qq_41081716的博客
06-28 725
在FastAPI中，Body和Field是两个常用的注解，它们用于定义请求体中的数据或路径参数、查询参数等的处理方式。这两个注解都来自于Pydantic库，用于数据验证和解析，但它们的应用场景有所不同。
FastAPI 开发实战：Pydantic 模型中 Field 的高级用法解析
最新发布
佑瞻的博客
07-01 693
Field 的核心作用：在 Pydantic 模型中为字段声明验证规则和元数据导入区别：Field 从 pydantic 导入，而 Query、Path 等从 fastapi 导入参数一致性：Field 的参数与 Query、Path 等基本一致，使用方式类似元数据影响：Field 中的元数据会进入 JSON Schema 和 OpenAPI 文档注意事项：避免使用 OpenAPI 不支持的额外键，防止工具兼容性问题。
FASTAPI系列 09-POST请求BODY校验添加Field
lzq599220的博客
03-17 584
使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。你可以使用 Pydantic 的 Field 为模型属性声明额外的校验和元数据。你还可以使用额外的关键字参数来传递额外的 JSON Schema 元数据。
Fastapi学习(1)
Floatremote的博客
05-26 202
函数将对象转化成字典。
fastapi总结 1
牟涛的博客
07-09 505
1 带类型的路径参数：就是函数参数定义具有类型声明 2 数据转换：就是fastapi 会将URL中的str按照参数类型声明自定转换 3 数据验证：当数据转换失败是就会报错 4 文档：自动的，交互式的api文档 5 基于标准的好处，替代文件：就是替代的api文档 6 pydantic：所有数据验证都由pydantic再后台执行。 7 路径顺序：后台识别 /users/me 和 /users/{user_id} 时，根据定义的顺序派发 8 预定义值： 就是接受的url参数必须是预定义好的en...
FastAPI从入门到实战（5）——请求体和混合参数
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FastAPI从入门到实战（5）——请求体和混合参数
【最快入门】一篇文章学会Python最快框架fastapi
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05-20 1906
fastapi，一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的web框架。fastapi是建立在和基础上的，Pydantic是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档的库。Starlette是一种轻量级的ASGI框架/工具包，是构建高性能服务的理性选择。快速：可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（归功于Starlette和Pydantic），是最快的 Python web 框架之一。高效编码：提高功能开发速度约 200％ 至 300％。
fastapi请求体
04-01
### FastAPI 中请求体的使用方法 在 FastAPI 中，请求体通常通过 `Pydantic` 模型来定义和验证。以下是关于如何处理请求体的具体说明以及示例。 #### 定义请求体模型 为了声明请求体，可以使用 `Pydantic` 提供的 `BaseModel` 类创建数据模型。这些模型不仅用于描述数据结构，还能够提供自动化的数据验证功能[^1]。 ```python from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: str | None = None price: float tax: float | None = None ``` 上述代码片段展示了如何定义一个名为 `Item` 的模型，该模型包含了四个字段：`name`（必需）、`description`（可选，默认为 `None`）、`price`（必需）和 `tax`（可选，默认为 `None`）。此模型可用于解析 JSON 数据并将其映射到 Python 对象中。 #### 处理 POST 请求中的请求体 当需要接收来自客户端的复杂数据时，可以通过函数参数指定对应的 `Pydantic` 模型作为输入类型。FastAPI 将自动读取 HTTP 请求正文中的 JSON 数据，并尝试将其解码为所定义的模型实例。 ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item ``` 在此例子中，`create_item` 函数接受了一个类型为 `Item` 的参数 `item`。这意味着每当调用 `/items/` 路由时，FastAPI 都会期望接收到符合 `Item` 结构的有效 JSON 数据。 #### 嵌套请求体的支持 如果希望将整个对象嵌入另一个键下，则需调整前端发送的数据格式。在这种情况下，即使后端保持相同的模型定义不变，也需要确保传来的 JSON 是按照特定形式组织的。例如： 假设我们有一个如下所示的新路由： ```python @app.put("/complex-item/") async def update_complex_item(complex_data: dict): inner_item = complex_data["item"] return {"received": inner_item} ``` 此时，客户端应提交形如 `{ "item": {...} }` 这样的 JSON 数据，其中内部的对象遵循之前定义好的 `Item` 模型规则[^3]。 #### 综合应用案例 下面给出一个更完整的综合应用场景，它结合了路径参数、查询字符串参数与请求体一起使用的场景[^4]: ```python from fastapi import FastAPI, Query from typing import Optional app = FastAPI() fake_db = {} @app.post("/products/{category}/") async def add_product( category: str, product_name: str = Query(..., min_length=3), details: Item ): key = f"{category}-{product_name}" fake_db[key] = details.dict() return {"status": "success", "stored_key": key} ``` 在这个样例里，除了常规的请求体外，还有两个其他类型的参数被引入——一个是 URL 路径的一部分 (`category`)；另一个是从查询串提取出来的值(`product_name`)。 --- ###
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