python系列：FASTAPI 11-请求BODY的嵌套模型创建

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分类专栏： # python 文章标签： python fastapi windows
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FASTAPI 11-请求BODY的嵌套模型创建



FASTAPI 11-请求BODY的嵌套模型创建

前言

使用 FastAPI，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型，使用Pydantic创建模型

一、声明属性子类型

将一个属性定义为拥有子元素的类型，首先，从Python的标准库 typing 模块中导入 List，使用方括号 [ 和 ] 将子类型作为「类型参数」传入，这完全是用于类型声明的标准 Python 语法。

from typing import Optional, List
from fastapi import Body, FastAPI, APIRouter
from pydantic import BaseModel<
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【Python百日进阶-Web开发-FastAPI】Day809 - FastAPI的请求体 - 字段和嵌套模型
专注于医院数据分析技术与系统开发的创作与分享。
09-28 118
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。url: strname: str使用 FastAPI 你可以拥有 Pydantic 模型提供的极高灵活性，同时保持代码的简单、简短和优雅。编辑器支持（处处皆可自动补全！数据转换（也被称为解析/序列化）数据校验模式文档自动生成的文档。
fastapi参数-请求操作、参数、函数
u010428264的专栏
08-21 237
安装fastapi：pip install "fastapi[all]"运行命令：uvicorn main:app --reloadmainmain.pyappmain.py--reload运行后可查看api文档。
FASTAPI 11-请求BODY的嵌套模型创建
lzq599220的博客
03-19 691
使用 FastAPI，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型，使用Pydantic创建模型定义一个出版社的模型， 将子模型用作Book模型的public属性的类型gt=0,"小说","杂志"],"tags":["python","java"],"public":{"public_name":"工业出版社","public_address":"中国"仅仅进行这样的声明，你将通过 FastAPI 获得：对被嵌入的模型也适用的编辑器支持（自动补全等）
FastAPI-嵌套模型
qq_41081716的博客
06-28 213
对象，FastAPI会处理数据的解析和验证。如果请求体中的数据不符合。将会自动根据传入的JSON请求体数据被实例化为。模型的定义，FastAPI将自动返回错误信息。
fastAPI(3)--嵌套模型、复杂数据类型
西卡卡的博客
04-08 842
1.嵌套模型 1).模型的属性可以是数据集合类型，比如list，dict,tuple,set等等。 class Item(BaseModel): name: str description: str = None price: float tax: float = None tags: list = [] from typing import List class Item(BaseModel): name: str descripti..
FastAPI学习-11. 请求body - 嵌套模型
qq_27371025的博客
09-13 544
前言 使用FastAPI，你可以定义、校验、记录文档并使用任意深度嵌套的模型(归功于Pydantic) List 字段 你可以将一个属性定义为拥有子元素的类型。例如 Pythonlist： from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() ...
[Python FastApi] FastApi中Body的参数详解
在夜里，所有人都会失去年龄。
03-13 3026
fastapi 接口中只有一个参数时候，为遵循json传参规则，则会转换为传递一个字符串。若想保持一致，则在参数定义时候设置属性embed为True即可，默认为False。
python：Fastapi 请求体-嵌套模型
一名小测试
02-13 2391
请求体 - 字段 字段与使用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，可以使用Pydantic的Field在Pydantic模型内部声明校验和元数据。 注意点：Field是直接从pydantic导入的，而不是像其他的（Query，Path，Body等）都从fastapi导入。 首先导入Field: frompydanticimportField 其次开始声明模型定义字段: frompydanticimport...
fastapi-crudrouter：动态的FastAPI路由器，可以自动为模型创建CRUD路由
01-30
:high_voltage: 以照明速度创建CRUD路线 :high_voltage: 动态的FastAPI路由器，可以为模型自动创建CRUD路由 说明文件： 源代码： 厌倦了重写相同的通用CRUD路由？ 是否需要为演示文稿或黑客马拉松快速制作原型功能？ 幸运的是， 您。 作为扩展到APIRouter包含 ，该FastAPI CRUDRouter会自动生成并为您记录您的CRUD路线，所有你需要做的是通过你的模型，也许你的数据库连接。 FastAPI-CRUDRouter的照明速度也很快，经过了严格的测试，并可以投入生产。 安装 pip install fastapi-crudrouter 基本用法 以下是CRUDRouter可以做什么的简单示例。 仅用十行代码，就可以生成任何模型所需的所有粗线。 您可以在找到生成的路由的完整列表。 from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI from fastapi_crudrouter import MemoryCRUDRouter as CRUDRouter cl
Fastapi教程：使用Pydantic定义数据模型
merlon学习笔记
12-11 1448
Pydantic 是 FastAPI 的核心库，用于数据验证和序列化。通过基于 Python 类型注解的模型定义，Pydantic 可以自动验证请求数据的类型和格式，并提供详细的错误信息。它支持字段约束、嵌套模型、数据转换等功能，简化了数据处理流程。结合 FastAPI，Pydantic 帮助开发者高效构建高性能、类型安全的 API，确保数据一致性和代码的可维护性。
FastAPI-Body、Field
qq_41081716的博客
06-28 721
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（七）Body
vanexph的博客
03-19 2607
我们已经提到过Path以及Query,下面来看看更好的对于请求正文的声明 body-多个参数 混合Path,Query和请求正文参数 eg: from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str desc...
FastAPI--参数提交Request Body(3)
shykevin的博客
06-10 3772
一、概述 一般对于Request Body不会通过get提交，对于get提交的参数一般称为是查询参数。所以，如果是通过POTS,PUT等方式提交的参数信息，我们一般是放到Request Body来提交到我们的后端。 对于如何接收和校验请求体，FastApi提供的形式是使用：from pydantic import BaseModel 示例如下： import uvicorn ...
Python FastApi（7）：请求体
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FastAPI学习-7.POST请求body-多个参数
qq_27371025的博客
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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
fastAPI(2)--请求参数、路径参数、多body
西卡卡的博客
04-08 1375
1.请求参数附加信息 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from fastapi import FastAPI, Query from typing import Optional import uvicorn app = FastAPI() @app.get('/items/') async def read_items(q: Optional[str] = Query(None, min_length=3, max_length=50)):
FastAPI 教程翻译 - 用户指南 8 - 请求主体 - 多个参数
人生苦短，我用Python！
05-27 501
FastAPI 教程翻译 - 用户指南 8 - 请求主体 - 多个参数 FastAPI Tutorial - User Guide - Body - Multiple Parameters Now that we have seen how to use Path and Query, let’s see more advanced uses of request body declarations. 既然我们已经了解了如何使用 Path 和 Query，那么让我们来看一下请求主体声明的更高级用法。 Mix
FastAPI 教程翻译 - 用户指南 9 - 请求主体 - 字段
人生苦短，我用Python！
05-27 505
FastAPI 教程翻译 - 用户指南 9 - 请求主体 - 字段 FastAPI Tutorial - User Guide - Body - Fields The same way you can declare additional validation and metadata in path operation function parameters with Query, Path and Body, you can declare validation and metadata inside
FastAPI获取Body
oscarli的博客
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FastAPI获取Body
python fastapi 获取请求参数
03-20
<think>好的，我现在要回答用户关于如何在FastAPI中获取请求参数的问题。首先，我需要回忆一下FastAPI的基本用法，特别是处理请求参数的几种方式。记得FastAPI支持路径参数、查询参数、请求体参数等，还有可能涉及表单数据和文件上传。 首先，路径参数。用户可能在URL路径中定义参数，例如/user/{id}，这时候在FastAPI中可以通过在路径操作函数的参数中声明来获取。比如定义一个函数def get_user(id: int)，这样id就会自动从URL路径中提取并转换为整数类型。需要确认是否正确处理了类型转换和验证，比如如果用户传入非整数字符串，FastAPI会自动返回错误响应。 然后是查询参数，也就是URL中的问号后面的参数，比如/item?skip=0&limit=10。在FastAPI中，这些参数会被视为函数参数的默认值，例如def read_item(skip: int = 0, limit: int = 10)。如果用户没有提供这些参数，就会使用默认值。这里需要注意可选参数和必填参数的处理，以及参数类型的校验。 接下来是请求体参数，通常用于POST、PUT等请求，发送JSON数据。在FastAPI中需要用到Pydantic模型来定义数据结构。比如定义一个类Item(BaseModel)，然后在路径操作函数中声明参数item: Item，这样FastAPI会自动解析请求体中的JSON数据到Item实例。需要说明如何创建Pydantic模型，并处理嵌套结构或复杂类型。 还有表单数据和文件上传的情况。这时候需要使用Form和File来声明参数，同时需要安装python-multipart库。比如处理表单字段username和password，可以使用def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...))。文件上传则用File，比如file: UploadFile = File(...)。需要提醒用户安装必要的依赖，并注意处理文件内容。 此外，可能还需要提到请求头参数和cookie参数的获取方式，虽然用户的问题可能主要关注常见的几种参数类型。但为了全面性，可以简要说明如何使用Header和Cookie来获取这些参数。 还需要考虑错误处理，例如参数缺失或类型错误时，FastAPI会自动生成相应的错误响应。比如路径参数类型不匹配会返回422状态码，并给出具体的错误信息。这对于开发调试很有帮助。 最后，可能需要给出一个完整的示例，综合几种参数类型，展示如何在一个路径操作函数中同时使用路径参数、查询参数和请求体参数。例如，一个更新用户信息的接口，接收用户ID作为路径参数，分页参数作为查询参数，用户数据作为请求体。这样用户可以看到不同参数类型的使用方式。 另外，参考用户提供的引用内容中，提到了SQLAlchemy的配置和Django处理外部API请求的例子。虽然FastAPI和Django有所不同，但可以借鉴如何将请求参数与数据库操作结合，比如使用获取的参数查询数据库，或者将参数传递给外部API。不过用户的问题主要是关于获取参数，这部分可能暂时不需要深入数据库操作，但可以提到参数如何用于后续处理，比如存储到数据库或调用其他服务。 总结一下，回答的结构应该是先介绍不同类型的参数，然后分别详细说明每种参数的获取方法，包括代码示例，最后可能综合示例和注意事项。需要确保代码示例符合FastAPI的最新实践，语法正确，并且使用中文解释清楚每个步骤。同时，需要检查是否有遗漏的参数类型，或者是否有常见的错误需要提醒用户注意，比如忘记安装python-multipart导致表单处理失败。</think>### 如何在FastAPI中获取请求参数？ 在FastAPI中，获取请求参数主要通过以下几种方式实现，具体方法如下： --- #### 1. **路径参数（Path Parameters）** 路径参数直接嵌入在URL路径中，用于标识资源。例如，获取用户ID为`123`的信息： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/{user_id}") async def get_user(user_id: int): return {"user_id": user_id} ``` - **说明**：`user_id`会从URL路径中提取并自动转换为整数类型。如果传入非整数（如`abc`），FastAPI会返回类型错误[^1]。 --- #### 2. **查询参数（Query Parameters）** 查询参数是URL中`?`后的键值对，例如`/items?skip=0&limit=10`： ```python @app.get("/items/") async def read_items(skip: int = 0, limit: int = 10): return {"skip": skip, "limit": limit} ``` - **说明**：`skip`和`limit`是可选参数，未提供时使用默认值。若需必填参数，可移除默认值。 --- #### 3. **请求体参数（Body Parameters）** 用于接收JSON格式的请求体数据，需结合Pydantic模型： ```python from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item ``` - **说明**：FastAPI会自动将请求体JSON解析为`Item`对象，支持嵌套模型和复杂类型验证[^1]。 --- #### 4. **表单数据（Form Data）** 处理HTML表单提交的数据（如`application/x-www-form-urlencoded`）： ```python from fastapi import Form @app.post("/login/") async def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)): return {"username": username} ``` - **注意**：需安装`python-multipart`库，否则会报错。 --- #### 5. **文件上传（File Uploads）** 接收上传的文件： ```python from fastapi import UploadFile, File @app.post("/upload/") async def upload_file(file: UploadFile = File(...)): return {"filename": file.filename} ``` - **说明**：`UploadFile`提供异步文件流操作，适用于大文件上传。 --- #### 6. **请求头参数（Header Parameters）** 从HTTP头部提取参数： ```python from fastapi import Header @app.get("/headers/") async def read_header(user_agent: str | None = Header(default=None)): return {"User-Agent": user_agent} ``` --- #### 7. **Cookie参数（Cookie Parameters）** 获取Cookie中的值： ```python from fastapi import Cookie @app.get("/cookies/") async def read_cookie(session_id: str | None = Cookie(default=None)): return {"session_id": session_id} ``` --- ### 完整示例：综合使用多种参数 ```python @app.put("/users/{user_id}") async def update_user( user_id: int, # 路径参数 item: Item, # 请求体参数 q: str | None = None, # 查询参数 token: str = Header(...) # 请求头参数 ): return {"user_id": user_id, "item": item, "q": q, "token": token} ``` --- ### 注意事项 - **类型校验**：FastAPI会自动校验参数类型，若类型不匹配会返回`422 Unprocessable Entity`错误。 - **依赖安装**：处理表单或文件时需安装`python-multipart`。 - **异步支持**：所有操作支持异步（`async`），适合高并发场景[^3]。 ---
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