python系列：如何在FastAPI中使用Pydantic的BaseModel上传文件和字典列表？

最新推荐文章于 2025-05-30 10:21:49 发布

坦笑&&life

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分类专栏： # python 文章标签： python fastapi windows

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如何在FastAPI中使用Pydantic的BaseModel上传文件和字典列表？

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问题：

我有以下代码示例：

from fastapi import File, UploadFile, Request, FastAPI, Depends
from typing import List
from fastapi.responses import HTMLResponse
from

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fastapi上传文件

ithongchou的博客

07-02

690

【代码】fastapi上传文件。

python系列：FASTAPI系列 09-POST请求BODY校验添加Field

weixin_54626591的博客

06-03

572

FASTAPI系列 09-POST请求BODY校验添加Field

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FastApi 文件上传upload

高压锅博客

12-10

2632

需要使用的Python包：fastapi和uvicorn。 import time import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/file_upload") async def file_upload(file: UploadFile = File(...)): start = time.time() try: res = await fi

使用pydantic-i18n将fastapi的接口返回消息翻译成中文

最新发布

moxiao1995071310的博客

05-30

305

使用fastapi时，发现接口报错的结果是英文的，自己的英语水平不太行，就想能不能翻译成中文，发现果然有办法。pydantic的版本不一样所以这个不能直接用我的代码，必须自己翻译一遍。首先执行如下代码获取原有的英文翻译字典。首先新建一个tr.py文件。之后在main.py中使用。

【python】使用FastAPI开发文件下载和上传服务的详细分析与应用实战

景天科技苑

08-12

1998

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。它基于 Python 3.6+ 的类型提示，能够自动生成交互式 API 文档。在本教程中，我们将详细介绍如何使用 FastAPI 搭建一个文件下载服务。通过实际案例，我们将学习如何准备文件、创建路由、处理请求以及优化服务。

Python高性能web框架-FastApi教程：(9)文件上传

程序员涛哥的博客

12-21

292

适合小文件上传,一般不怎么用的。越是常用的，代码反而越简单。

如何使用Fastapi上传文件？先从请求体数据讲起

景天科技苑

02-28

4552

文件上传，文件会放在请求体里面，但是请求头的content-type是multipart/form-data。文件比较大时，如果一次性上传，可能会把用户内存撑爆，因此比较常见的处理方式就是分批上传。上传大文件使用fastapi的UploadFile

python fastapi 使用 UploadFile 接收多个图片文件并上传多个文件

lwdfzr的博客

07-21

7668

python FastAPI 使用 UploadFile 接收多个图片文件并上传

PythonWeb：使用Pydantic和FastAPI进行高效数据验证与请求处理

A15216110998的专栏

12-04

921

Pydantic是一个基于Python类型提示的库，主要用于数据验证和设置管理。它能够自动生成数据验证代码，并且支持复杂的嵌套结构。数据验证：自动验证输入数据是否符合定义的类型和约束。数据序列化：将Python对象转换为JSON或其他格式。错误处理：提供详细的错误信息，帮助开发者快速定位问题。Pydantic通过定义模型类来实现数据验证。模型类继承自BaseModel，并使用类型提示来定义字段。id: int在这个示例中，Useridname和email。Field。

FastAPI - Pydantic相关应用

hello！

05-05

516

首先，通过继承 Pydantic 提供的BaseModelid: intname: stremail: str在这个例子中，定义了Userid（整数类型）、name（字符串类型）、email（字符串类型）和is_active（布尔类型，默认值为True。

【数据验证与序列化】：掌握FastAPI中的Pydantic模型技巧

[【数据验证与序列化】：掌握FastAPI中的Pydantic模型技巧](https://opengraph.githubassets.com/fbe3320baefcc95171bc3e968898f7cd041f3b7d9a7c4619e10610f52a1e5bfc/pydantic/pydantic/discussions/7616) ...

python搭建文件上传服务器_FastAPI搭建文件上传服务器

weixin_39552874的博客

12-04

654

FastAPI 是一个高性能 Web 框架，也是一个Python包，用于构建 API，适合利用极少的代码搭建服务器后端，实现前后端分离。下面给出了一个任务：利用FastAPI搭建文件上传服务器，给出上传接口，并保存到服务器指定位置。需要使用的Python包：fastapi和uvicorn。服务器代码其中with open(file.filename, “wb”)是将客户上传的文件保存起来，上传的u...

【Python】 fastapi 文件上传：file: UploadFile = File(...)展开解释与分析

qq_41604569的博客

03-10

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FastAPI 学习之路（十七）上传文件

mr~li的博客

08-29

3338

上传文件

FastAPI接受POST上传文件并保存本地，python

Zhang Phil

09-18

4709

FastAPI接受POST上传文件并保存本地，python。

FastAPI 支持文件上传

cliffordl的专栏

05-23

1339

requests 库以 POST 方式上传多个文件，关键在于使用 files 参数，以元组的形式列出要上传的文件，如 (‘files’, open(‘file1’, ‘rb’)) 和 (‘files’, open(‘file2’, ‘rb’))。定义文件支持的大小 MAX_FILE_SIZE(一般使用配置文件），然后使用 file.read 方法读取文件 content，然后获取 len，最后与 MAX_FILE_SIZE 进行对比，超出就抛出错误。这样可以有效避免服务器内存溢出。额外 meta 信息。

FastAPI框架入门（一），学习笔记，Pydantic的基本使用。

Mr_zhouxin123的博客

07-20

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Python框架篇(8):FastApi-文件处理

weixin_39001207的博客

04-01

2226

在某些场景下，我们需要提供一个地址，可以让前端工程师或者第三方来访问静态资源，比如返回一张图片或者一个文件。，然后在下载列表中查看状态并下载结果。@注意: 发现框架生成的SwaggerUI演示cookie传参会报错，这里以命令行的形式展示~在工作中下载文件的场景，大部分都是异步导出文件，如发个异步任务，查出数据并把结果上传到。, ... 是元数据，可以是任何类型的对象，如字符串、字典等。模块提供的一个工具，用于在类型提示中添加元数据（这行代码，即可进行静态资源进行访问。1.1 注解Annotated。

python开发技术栈学习（2）：用FastAPI写一RestfulAPI的文件上传下载的例子

软件行业技术文化交流。

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506

下面是一个使用 FastAPI 创建的简单文件上传和下载示例。这个 API 将允许用户通过发送一个 POST 请求来上传文件，并通过发送一个 GET 请求来下载文件。或 Postman 来测试这个 API。例如，要上传一个文件，可以发送一个 POST 请求到。，并在请求体中包含文件数据。要下载一个文件，可以发送一个 GET 请求到。这将启动服务器，并在端口 8000 上监听请求。然后，创建一个 Python 文件（例如。

pydantic Basemodel

03-08

### Pydantic `BaseModel` 的用法及其在数据验证中的应用 Pydantic 是一个用于数据解析和数据验证的 Python 库，它利用 Python 类型提示来实现快速的数据验证。通过继承自 `BaseModel` 的类定义模型结构并自动处理输入数据的验证。 #### 创建基本模型为了创建一个新的 Pydantic 模型，需从 `pydantic.BaseModel` 继承，并为每个字段指定类型： ```python from pydantic import BaseModel, ValidationError class User(BaseModel): id: int name: str signup_ts: datetime = None ``` 此代码片段展示了如何声明具有三个属性 (`id`, `name`, 和可选的 `signup_ts`) 的用户对象[^1]。 #### 数据验证过程当实例化上述 `User` 类时，传入字典或其他映射类型的参数会被转换成相应的模型实例；如果提供给定字段的数据不符合预期，则会抛出异常: ```python try: user = User(id='wrong', name=[123]) except ValidationError as e: print(e.json()) ``` 这段脚本尝试使用不正确的数据初始化 `User` 对象，并捕获由此产生的错误信息以便进一步分析。 #### 使用默认值与配置选项除了简单的类型标注外，还可以设置字段级别的约束条件以及全局性的配置项。例如，默认值可以通过赋值的方式设定，在缺少相应键的情况下将被采用： ```python from typing import List, Optional from decimal import Decimal class Product(BaseModel): name: str price: float tax: Optional[float] = None tags: List[str] = [] product = Product(name="Foo", price=0.5) print(product) # 输出带有默认值得产品详情 ``` 这里展示了一个更复杂的例子，其中包含了列表形式标签的支持以及其他一些特性如十进制数支持等。 #### 高级功能介绍对于更加复杂的应用场景，Pydantic 提供了许多高级特性和方法来自定义行为或者增强灵活性。比如可以定义校验器函数来进行额外逻辑判断，也可以重写内置的方法以改变序列化的表现方式等等[^4]。 ```python from pydantic import validator class Person(BaseModel): first_name: str last_name: str @validator('first_name') def check_names(cls, v): assert len(v.strip()) > 0, 'Name cannot be empty' return v.title() person = Person(first_name="john ", last_name="doe") print(person.first_name) # John ``` 在此基础上还能够结合其他工具链一起工作，像 FastAPI 就是基于 Pydantic 构建起来的一个现代 web framework，非常适合用来构建 RESTful API 接口服务。