FastAPI：如何使用 Pydantic 声明查询参数-Python教程-PHP中文网

它大约三周前发布，是 FastAPI 最受期待的功能之一。至少当我们谈论 Pydantic Models FastAPI 时。

是的，我说的是使用 Pydantic 模型来映射查询参数的能力。

所以在这篇文章中，我将尽力向您展示一切？可以和？对这个话题无能为力吗？:

？映射查询参数

要开始使用 Pydantic 映射查询参数，您需要做的第一件事是确保您使用的是 FastAPI 版本 0.115.0。

此后，您可以随时访问 FastAPI 文档来检查已有的内容。 Sebastián 和团队成员在保持文档更新和信息丰富方面做得非常非常出色 ✨。

？一点点历史

让我们从一些示例开始，了解如何在 FastAPI 中映射查询参数。？

最简单的方法是：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def search(
    limit: int | None = 10,
    skip: int | None = 1,
    filter: str | None = None
):
    return {
        "limit": limit,
        "skip": skip,
        "filter": filter
    }

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现在您只需拨打：

GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=banana

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但是如果我们确定此查询参数将在其他路由中使用，我们将使用以下内容将其隔离：

from typing import Any
from fastapi import Depends, FastAPI, Query

app = FastAPI()

async def pagination_query_string(
    limit: int | None = Query(10, ge=5, le=100),
    skip: int | None = Query(1, ge=1),
    filter: str | None = Query(None)
) -> dict[str, Any]:
    return {
        "limit": limit,
        "skip": skip,
        "filter": filter
    }

@app.get("/")
async def search(q: dict[str, Any] = Depends(pagination_query_string)):
    return q

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或者因为我们使用 Pydantic 来映射我们的模型，只需一点重构，我们就会得到：

from fastapi import Depends, FastAPI, Query
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class PaginationQueryString(BaseModel):
    limit: int | None = 10
    skip: int | None = 1
    filter: str | None = None

async def pagination_query_string(
    limit: int | None = Query(10, ge=5, le=100),
    skip: int | None = Query(1, ge=1),
    filter: str | None = Query(None)
) -> PaginationQueryString:
    return PaginationQueryString(
        limit=limit,
        skip=skip,
        filter=filter
    )

@app.get("/")
async def search(q: PaginationQueryString = Depends(pagination_query_string)):
    return q

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⌨️ 使用 Pydantic 映射查询字符串

FastAPI: How to use Pydantic to declare Query Parameters

现在，如果我们想要获取查询字符串，我们不需要创建一个函数，然后将其添加为依赖项。我们可以简单地告诉 FastAPI 我们想要一个 PaginationQueryString 类型的对象，并且它是一个查询字符串：

from typing import Annotated
from fastapi import FastAPI, Query
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class PaginationQueryString(BaseModel):
    limit: int | None = 10
    skip: int | None = 1
    filter: str | None = None

@app.get("/")
async def search(q: Annotated[PaginationQueryString, Query()]):
    return q

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简单吧？？

⚠️有什么限制？

至少在 0.115.0 版本中，它不能很好地处理嵌套模型。

让我们尝试一下：

from typing import Annotated
from fastapi import FastAPI, Query
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Filter(BaseModel):
    name: str | None = None
    age: int | None = None
    nickname: str | None = None

class PaginationQueryString(BaseModel):
    limit: int | None = 10
    skip: int | None = 1
    filter: Filter | None = None

@app.get("/")
async def search(q: Annotated[PaginationQueryString, Query()]):
    return q

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如果我们像以前那样称呼它：

GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=chocolate

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我们会收到一个错误，告诉我们过滤器是一个对象：

{
    "detail": [
        {
            "type": "model_attributes_type",
            "loc": [
                "query",
                "filter"
            ],
            "msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from",
            "input": "chocolate"
        }
    ]
}

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至少现在来说，是绝对正确的！我们将过滤器更改为 Pydantic 模型，而不是字符串。但如果我们尝试将其转换为字典：

http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter={%22name%22:%20%22Rafael%22,%20%22age%22:%2038,%20%22nickname%22:%20%22ceb10n%22}

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FastAPI 会告诉我们过滤器需要是一个有效的字典？:

{
    "detail": [
        {
            "type": "model_attributes_type",
            "loc": [
                "query",
                "filter"
            ],
            "msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from",
            "input": "{\"name\": \"Rafael\", \"age\": 38, \"nickname\": \"ceb10n\"}"
        }
    ]
}

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发生这种情况是因为 FastAPI 将依赖 Starlette 的 QueryParams，它将向 FastAPI 提供一个字符串，而不是一个字典。至少在 0.115.0 版本中，这会给你一个错误。