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

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### 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`, 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。
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