fastapi使用教程2--pydantic和SQLAlchemy使用
首先说下SQLAlchemy,这个orm库,如何使用呢?
创建实例,建立映射类,常见model模型,再create_all创建一下
pydantic的使用,导入basemode,然后继承该model,设置对应字段要效验的格式,
BaseModel 模型属性
上面的例子只是展示了模型可以做什么的冰山一角。模型具有以下方法和属性:
dict() 返回模型字段和值的字典;参看。导出模型
json() 返回一个 JSON 字符串表示dict();参看。导出模型
copy() 返回模型的副本(默认为浅拷贝);参看。导出模型
parse_obj() 如果对象不是字典,则用于将任何对象加载到具有错误处理的模型中的实用程序;参看。辅助函数
parse_raw() 用于加载多种格式字符串的实用程序;参看。辅助函数
parse_file() 喜欢parse_raw()但是对于文件路径;参看。辅助函数
from_orm() 将数据从任意类加载到模型中;参看。ORM模式
schema() 返回将模型表示为 JSON Schema 的字典;参看。图式
schema_json() schema()返回;的 JSON 字符串表示形式 参看。图式
construct() 无需运行验证即可创建模型的类方法;参看。创建没有验证的模型
fields_set 初始化模型实例时设置的字段名称集
fields 模型字段的字典
config 模型的配置类,cf。模型配置
具体如何使用呢?
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for Project
id
value is not a valid integer (type=type_error.integer)
结合使用
参考 https://www.cnblogs.com/blueberry-mint/p/14277882.html
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本文链接:https://www.cnblogs.com/hufengTE/p/16371279.html
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