FastAPI 学习之路（十一）请求体 - 嵌套模型

系列文章：

　　FastAPI 学习之路（一）fastapi--高性能web开发框架

　　FastAPI 学习之路（二）

　　FastAPI 学习之路（三）

　　FastAPI 学习之路（四）

　　FastAPI 学习之路（五）

      FastAPI 学习之路（六）查询参数，字符串的校验

　　FastAPI 学习之路（七）字符串的校验

 　  FastAPI 学习之路（八）路径参数和数值的校验

　　FastAPI 学习之路（九）请求体有多个参数如何处理？

　　FastAPI 学习之路（十）请求体的字段

 还是之前的例子，我们现在书有这样的一个属性，在哪里出售。我们需要增加这样的一个字段，而且书的可以销售的地方是多个的，那么我们应该如何实现呢。

from typing import Optional
from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = Field(
        None, title="这是描述", max_length=300
    )
    price: float = Field(..., gt=0, description="价格必须大于0")
    tax: Optional[float] = None
    sellarea:list=[]
@app.put("/items/{itemid}")
def update_items(itemid: int, item: Item = Body(..., embed=True)):
    results = {"itemid": itemid, "item": item}
    return results

我们看下我们最后的效果

 

 这样满足了我们的需求，但是我们期望要设置出售的地区，必须传递每一个地区str类型，那么如何来实现呢。

from typing import Optional,List
from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = Field(
        None, title="这是描述", max_length=300
    )
    price: float = Field(..., gt=0, description="价格必须大于0")
    tax: Optional[float] = None
    sellarea:List[str]=[]


@app.put("/items/{itemid}")
def update_items(itemid: int, item: Item = Body(..., embed=True)):
    results = {"itemid": itemid, "item": item}
    return results

 其实实现是很简单的，就是之前的list使用typing 模块中导入 List，这样我们再去定义类型就可以，我们可以看下，加入我们在传递的list中的每一项都是str类型。

 

  那么当我们传递的有一项是list类型

 

 

 这个时候就报错了。不符合预期了。

      当然也可以是Set、dict、tuple都可以。我们可以点进去看typing的源码。

        假如我们现在有一个字段，但是它还是需要一个模型，比如我们有一个图片的。它里面需要有url和name。那么我们应该怎么实现呢

from typing import Optional,List,Dict,Set,Tuple
from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
app = FastAPI()
class Image(BaseModel):
    url: str
    name: str
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = Field(
        None, title="这是描述", max_length=300
    )
    price: float = Field(..., gt=0, description="价格必须大于0")
    tax: Optional[float] = None
    sellarea:List[str]=[]
    image:Optional[Image]=None

@app.put("/items/{itemid}")
def update_items(itemid: int, item: Item = Body(..., embed=True)):
    results = {"itemid": itemid, "item": item}
    return results

我们看下最后的结果。

 

 这样我们就实现了模型的嵌套，那么我们其实可能还是希望url是一个http的url，那么我们如何实现呢。

from typing import Optional,List,Dict,Set,Tuple
from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field,HttpUrl
app = FastAPI()
class Image(BaseModel):
    url: HttpUrl
    name: str
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = Field(
        None, title="这是描述", max_length=300
    )
    price: float = Field(..., gt=0, description="价格必须大于0")
    tax: Optional[float] = None
    sellarea:List[str]=[]
    image:Optional[Image]=None

@app.put("/items/{itemid}")
def update_items(itemid: int, item: Item = Body(..., embed=True)):
    results = {"itemid": itemid, "item": item}
    return results

最后结果：

 

 当然我们还可以做一些其他的。比如List之类的校验。

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