FastAPI（22）- Pydantic Model 结合 Union、List 的使用场景
FastAPI（22）- Pydantic Model 结合 Union、List 的使用场景
前言
有多个模型，且请求/响应需要声明多个模型的时候，可以根据不同使用场景结合 typing 库里面的 Union、List 来达到目的
Union
作用
联合类型，详细教程
使用 Union 时，建议首先包含具体的类型，然后是不太具体的类型
实际代码
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
# author: 小菠萝测试笔记
# blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/
# time: 2021/9/22 8:28 上午
# file: 19_extra models.py
"""
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from typing import Optional, Union, List, Dict
from pydantic import BaseModel, EmailStr
app = FastAPI()
class BaseItem(BaseModel):
description: str
type: str
class CarItem(BaseItem):
# 给了个默认值
type = "car"
class PlaneItem(BaseItem):
type = "plane"
size: int
items = {
"item1": {"description": "All my friends drive a low rider", "type": "car"},
"item2": {
"description": "Music is my aeroplane, it's my aeroplane",
"type": "plane",
"size": 5,
},
}
@app.get("/items/{item_id}", response_model=Union[PlaneItem, CarItem])
async def read_item(item_id: str): # item_id 作为键去 items 中找到对应的值
return items[item_id]
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(app="20_union_list_dict:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True)
item_id = item1 的请求结果
item_id = item2 的请求结果
List
class Item(BaseModel):
name: str
description: str
items = [
{"name": "Foo", "description": "There comes my hero"},
{"name": "Red", "description": "It's my aeroplane", "size": 123}, # 多了个 size 字段
]
@app.get("/items/", response_model=List[Item])
async def read_items():
return items
正确传参的请求结果
返回的是一个数组
假设响应内容多了个 size
items[1] 多了个 size 字段，但因为响应模型并不包含 size，所以最终返回的数据也不会包含 size
假设响应内容不包含 description
raise ValidationError(errors, field.type_)
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for Item
response -> 1 -> description
field required (type=value_error.missing)
- 因为响应模型声明了 name、description 都是必传参数，假设不传就会报错
- 但又因为是响应数据有问题，代表应用程序（服务端）有问题，所以客户端发送请求就会报 500
