本系列汇总，请查看这里：https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/19503695
官网
https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/body/
下面用到的是pydantic模块
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
请求体数据
定义
参数类型为继承 Pydantic 模块的`BaseModel`类的数据模型类，则它将被解释为请求体参数。
和声明查询参数时一样，当一个模型属性具有默认值时，它不是必需的。否则它是一个必需属性。将默认值设为 None 可使其成为可选属性。
FastAPI 会自动将定义的模型类转化为JSON Schema，Schema 成为 OpenAPI 生成模式的一部分，并显示在 API 交互文档中，查看 API 交互文档如下，该接口将接收application/json类型的参数。
示例
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from typing import List
from pydantic import BaseModel
from datetime import dateapp = FastAPI()class User(BaseModel):name: strage: intbirth: datefriends: List[int]@app.post("/user")
def create_user(user:User): # 形参名可以随意，但是类型必须是Userprint(user)print(type(user))print(user.name)print(user.model_dump()) # 对象转换为字典return user # 直接返回对象，会自动被序列化为json字符串if __name__ == '__main__':uvicorn.run("request_body:app", port=8002, reload=True)
接口文档
请求数据
直接返回对象，会自动被序列化为json字符串
控制台输出内容：
添加默认值
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from typing import List
from pydantic import BaseModel,Field
from datetime import dateapp = FastAPI()class User(BaseModel):name: str= "韧"age: int = 18birth: date | None = Nonefriends: List[int] = []@app.post("/user")
def create_user(user:User): # 形参名可以随意，但是类型必须是Userreturn user # 直接返回对象，会自动被序列化为json字符串if __name__ == '__main__':uvicorn.run("request_body:app", port=8001, reload=True)
访问接口文档
接口文档
请求数据
响应结果
属性没有给默认值的是必填
name没有默认值
class User(BaseModel):name: strage: int = 18birth: date | None = Nonefriends: List[int] = []
接口文档
请求数据，不传name
响应报错
添加约束
数字约束
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from typing import List
from pydantic import BaseModel,Field
from datetime import dateapp = FastAPI()class User(BaseModel):name: str = "韧"age: int = Field(default=18,gt=0,lt=120,title="年龄",description="年龄0-120")birth: date | None = Nonefriends: List[int] = []@app.post("/user")
def create_user(user:User): # 形参名可以随意，但是类型必须是Userreturn user # 直接返回对象，会自动被序列化为json字符串if __name__ == '__main__':uvicorn.run("request_body:app", port=8001, reload=True)
请求数据，age不符合要求
响应报错
字符串约束
name: str = Field(pattern="^a") # name必须a开头
接口文档，以及默认填入了a
请求参数
错误响应
name: str = Field(pattern="^[A-Z][A-Za-z0-9]{4,6}$",title="用户名",description="大写字母开头，用户名4-6位")
接口文档，name自动生成符合规则的
定义方法校验
类中也可以写一个方法来对某个属性做校验，这样很灵活
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from typing import List
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
from datetime import dateapp = FastAPI()class User(BaseModel):# name: str = Field(pattern="^[A-Z][A-Za-z0-9]{4,6}$",title="用户名",description="大写字母开头，用户名4-6位")# name: str = Field(pattern="^a") # name必须a开头name : strage: int = Field(default=18,gt=0,lt=120,title="年龄",description="年龄0-120")birth: date | None = Nonefriends: List[int] = []@field_validator('name')@classmethoddef name_must_alpha(cls, v):assert v.isalpha(), 'name must be alpha' # 如果未false，会抛出后面的错误信息name must be alphaif len(v) < 3 or len(v) > 5:raise ValueError('用户名长度不能小于3大于5')return v@app.post("/user")
def create_user(user:User): # 形参名可以随意，但是类型必须是Userreturn user # 直接返回对象，会自动被序列化为json字符串if __name__ == '__main__':uvicorn.run("request_body:app", port=8001, reload=True)
说明：如果不加@classmethod会报错，pydantic.errors.PydanticUserError: `@field_validator` cannot be applied to instance methods
- @field_validator 是 Pydantic（主要是 v2 版本）中用于验证模型字段的装饰器，它的设计初衷是作用于类方法（通过 @classmethod 标识），而非普通的实例方法（带 self 参数的方法）。
- 实例方法需要先创建类的实例才能调用，而字段验证是在实例创建前对输入数据进行校验，因此 Pydantic 不允许将验证器定义为实例方法，否则会抛出这个用户错误。
类型嵌套
接口文档
请求参数
响应结果
接口文档
请求参数
{"users": [{"name": "haha","age": 19,"birth": "1995-01-10","friends": [],"addr": {"province": "广东","city": "深圳"}},{"name": "ren","age": 18,"birth": "2001-01-11","friends": [],"addr": {"province": "北京","city": "朝阳"}}]
}
响应结果
