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 2025-09-26 20:21:23 发布

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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 pydanti

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FastAPI 支持文件上传

cliffordl的专栏

05-23

1692

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。

Python----FastAPI（表单数据、异步处理、文件上传、请求对象Request）

weixin_64110589的博客

07-27

1193

本文介绍了FastAPI中表单处理、异步编程和文件上传的实现方法。表单处理部分展示了三种方式：直接使用Form()声明字段、结合Pydantic模型和Annotated注解、以及在模型字段中直接使用Form()。异步编程部分对比了async/await和非异步函数的性能差异，演示了异步处理并发I/O操作的优势。文件上传部分涵盖了小文件和大文件的不同处理方式，包括内存存储、磁盘存储、多文件上传和文件验证，推荐使用分块读取和异步写入的方式处理大文件以避免内存溢出。最后还介绍了如何通过Request对象获取完整的

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【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

2226

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

340

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

4774

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

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

1132

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中使用Pydantic进行数据验证的示例与关键技术点分析

Turbo.AI,专注AI工程化

04-27

528

通过继承BaseModel定义数据模型，模型中的字段使用Python类型注解声明类型，例如。FastAPI自动根据模型定义对请求体数据进行验证和解析，确保传入数据符合预期结构和类型。利用FastAPI和Pydantic结合，可以轻松实现高效、健壮的数据验证机制。通过声明式的模型定义和灵活的验证器装饰器，开发者可以清晰地表达数据结构和业务规则，减少手动校验代码，提高开发效率和代码质量。示例中展示的字段级验证和根验证器是常见且实用的技术点，适用于邮箱确认、密码确认等多字段联合校验场景。

【FastAPI】BaseModel类

xiaodoudouer的博客

11-25

791

BaseModel类是FastAPI框架中非常重要的一个组成部分，它来自于 Pydantic 库。Pydantic是一个用于数据解析和验证的Python库，它可以让你定义数据模型（或数据结构）并自动进行数据验证。在FastAPI中，BaseModel数据验证：当使用BaseModel定义了一个数据模型后，你可以将这个模型用作请求体）、查询参数）、路径参数）等的类型注解。FastAPI会自动根据这些模型来验证传入的数据是否符合预期。

Python的API设计：利用FastAPI和Pydantic构建高性能、类型安全的数据服务。

最新发布

weixin_41455464的博客

09-26

684

接下来，我们使用 Pydantic 定义一个数据模型。假设我们要创建一个用户管理 API，首先需要定义Userid: intname: str这个Userid(整数),name(字符串),email(可选字符串), 和is_active(布尔值)。Pydantic 会在运行时验证传入的数据是否符合这些类型定义。FastAPI 和 Pydantic 是构建高性能、类型安全的数据服务的强大工具。它们提供了丰富的功能，例如自动数据验证、自动文档生成、依赖注入和异步编程。

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

7902

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

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

748

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

2085

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【Python Fastapi】js上传文件，fastapi处理，js显示回传信息

q742971636的博客

09-22

617

【代码】【Python Fastapi】js上传文件，fastapi处理，js显示回传信息。

FastAPI 学习之路（十七）上传文件

mr~li的博客

08-29

3428

上传文件

FastAPI接受POST上传文件并保存本地，python

Zhang Phil

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FastAPI接受POST上传文件并保存本地，python。

fastapi上传文件

ithongchou的博客

07-02

750

【代码】fastapi上传文件。

FastAPI - Pydantic相关应用

hello！

05-05

581

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。

FastAPI框架入门（一），学习笔记，Pydantic的基本使用。

Mr_zhouxin123的博客

07-20

1069

FastAPI框架入门（一），学习笔记，Pydantic的基本使用。

Python框架篇(8):FastApi-文件处理

weixin_39001207的博客

04-01

2353

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。

FastAPI中使用Pydantic v2的BaseModel进行Body字段检验的model_validator方法

09-16

<think> 我们已知用户的问题：在FastAPI中使用Pydantic v2的BaseModel进行Body字段检验时，如何使用model_validator方法。根据引用[1]，我们知道model_validator用于模型验证，并且可以用于处理字段名大小写不敏感等问题。具体做法是在模型中实现自定义验证逻辑，将字段名标准化。另外，引用[2]和引用[3]提供了FastAPI与Pydantic的关系以及版本兼容性的背景。因此，我们将重点放在Pydantic v2的model_validator的使用上。在Pydantic v2中，model_validator是一个用于模型级验证的装饰器，它可以在整个模型的数据上执行验证。步骤： 1. 导入必要的模块：从pydantic中导入BaseModel, model_validator, ValidationInfo等。 2. 定义模型，使用model_validator装饰器来标记一个验证方法。 3. 在验证方法中，我们可以访问整个模型的原始数据（字典形式），然后进行转换或验证。 4. 返回处理后的数据（字典），这些数据将用于创建模型实例。特别地，对于字段名大小写不敏感的需求，我们可以在验证方法中将所有的字段名转换为小写（或大写），然后再进行验证。下面是一个示例代码，展示如何在FastAPI中使用Pydantic v2的BaseModel，并利用model_validator将字段名转换为小写：注意：在FastAPI中，我们通常将BaseModel用于请求体（Body）的校验。示例： """ from pydantic import BaseModel, model_validator, ValidationInfo from fastapi import FastAPI app = FastAPI() # 定义一个模型，用于请求体 class UserModel(BaseModel): name: str age: int # 使用model_validator在模型创建前进行验证（这里选择'mode'为'before'，表示在字段验证之前执行） @model_validator(mode='before') def convert_fields_to_lowercase(cls, data: dict) -> dict: # 将所有的字段名转换为小写 # 注意：data可能是字典，也可能是其他模型实例，但在这里我们处理的是原始输入数据，通常是字典 if isinstance(data, dict): # 创建一个新字典，将键转换为小写 # 注意：这里我们简单处理，如果遇到嵌套模型，可能需要递归处理，但此示例不考虑嵌套 return {key.lower(): value for key, value in data.items()} return data # 在FastAPI路由中使用这个模型 @app.post("/user/") async def create_user(user: UserModel): # 此时，user已经是经过验证和转换后的模型 return {"name": user.name, "age": user.age} # 测试：假设我们发送一个JSON：{"Name": "Alice", "Age": 20}，它会被转换为{"name":"Alice", "age":20}，然后通过验证。在上面的例子中，我们定义了一个`convert_fields_to_lowercase`方法，它会在模型验证之前（mode='before'）被调用，将传入数据的字段名全部转换为小写。这样，即使客户端发送的字段名是大写或混合大小写，也能被正确解析。关于model_validator的mode参数： - 'before': 在字段验证之前执行，此时传入的数据是原始数据（通常是字典），我们可以在这里对数据进行转换。 - 'after': 在字段验证之后执行，此时传入的数据是模型实例（即已经经过字段验证并创建了模型实例），我们可以在这里对整体模型进行验证（例如验证字段之间的依赖关系）。另外，如果验证失败，我们应该抛出ValueError、TypeError或AssertionError，或者使用pydantic的ValidationError（但通常我们会使用上述内置异常）。例如，在验证方法中检查年龄是否大于0： """ @model_validator(mode='after') def check_age_positive(self) -> 'UserModel': # 在字段验证之后，我们可以访问模型实例的属性 if self.age <= 0: raise ValueError("Age must be positive") return self 这样，结合两种验证模式，我们可以灵活地进行验证。但是，注意在FastAPI中，如果验证失败，会自动返回422错误响应，其中包含错误信息。根据引用[2]，我们还可以自定义错误消息，但这不是本问题的重点。因此，用户的问题可以通过上述方式解决：使用model_validator(mode='before')来标准化字段名。相关问题： 1. 在Pydantic v2中，model_validator和field_validator有什么区别？ 2. 如何在验证失败时自定义错误消息？ 3. 如果模型有嵌套结构，如何处理大小写不敏感？ </think> ### FastAPI中使用Pydantic v2 BaseModel的`model_validator`指南在FastAPI中结合Pydantic v2使用`model_validator`进行请求体字段校验时，需遵循以下核心步骤（完整示例见最后）： #### 1. **基本设置** ```python from pydantic import BaseModel, model_validator, ConfigDict from fastapi import FastAPI app = FastAPI() class UserModel(BaseModel): # 启用大小写不敏感配置（Pydantic v2特性） model_config = ConfigDict(str_to_lower=True) # [^1] username: str email: str age: int # 关键：model_validator装饰器 @model_validator(mode='before') def normalize_fields(cls, data: dict) -> dict: """统一转换所有字段名为小写""" return {k.lower(): v for k, v in data.items()} # [^1] ``` #### 2. **核心功能说明** | 功能 | 实现方式 | |------------------|-------------------------------------------------------------------------| | **大小写不敏感** | 使用`mode='before'`在字段验证前转换字段名为小写 | | **字段关联校验** | 使用`mode='after'`访问已解析的数据（如检查`age`和`birth_year`逻辑一致性） | | **批量验证** | 处理多个字段的联合约束（如密码复杂度） | #### 3. **进阶用法示例** ```python @model_validator(mode='after') def validate_age(self) -> 'UserModel': """字段间关联校验（验证后模式）""" if self.username == "admin" and self.age < 18: raise ValueError("Admin must be adult") # [^2] return self ``` #### 4. **路由集成** ```python @app.post("/users/") async def create_user(user: UserModel): """请求体验证点""" return {"message": f"User {user.username} created"} ``` #### 5. **版本兼容要点** 1. **库版本**：必须使用Pydantic ≥ v2.0和FastAPI ≥ 0.100.0（含Pydantic v2支持） ```bash pip install "fastapi[all]" --upgrade # [^3] ``` 2. **验证模式**： - `mode='before'`: 接收原始`dict`，适合数据预处理 - `mode='after'`: 接收模型实例，适合字段关联校验 #### 6. **完整工作示例** ```python from pydantic import BaseModel, model_validator, ValidationError, ConfigDict from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() class UserModel(BaseModel): model_config = ConfigDict(str_to_lower=True) username: str email: str age: int password: str @model_validator(mode='before') def normalize_fields(cls, data: dict) -> dict: return {k.lower(): v for k, v in data.items()} @model_validator(mode='after') def password_strength(self) -> 'UserModel': if len(self.password) < 8: raise ValueError("Password too short") return self @app.exception_handler(ValidationError) async def validation_exception_handler(_, exc): """自定义验证错误响应""" return JSONResponse( status_code=422, content={"detail": exc.errors()} ) @app.post("/register") async def register(user: UserModel): return {"username": user.username} ```