FastAPI通过类型提示+Pydantic模型自动校验请求参数：需将BaseModel子类作为路径操作函数参数（非返回值或dict/Any），支持Body（JSON）、Query（查询参数）、Path（路径参数）三种位置；校验失败返回422及OpenAPI标准错误格式；自定义校验用@field_validator（单字段）和@model_validator(mode="after")（跨字段），注意默认值叠加逻辑。
Pydantic模型定义后，FastAPI如何自动校验请求参数
FastAPI不是靠装饰器或手动调用校验函数来验证参数的——它靠的是类型提示 + Pydantic模型声明。只要你把函数参数标注为一个继承自 BaseModel 的类，FastAPI 就会在收到请求时自动解析 JSON、校验字段类型和约束，并在失败时返回 422 错误。
常见错误现象：定义了 BaseModel，但没在路由函数里作为参数使用（比如只当返回值），结果完全没触发校验；或者用了 dict 或 Any 类型注解，绕过了 Pydantic 校验流程。
- 必须把模型作为路径操作函数的参数，且不加
*或**解包 - 支持三种位置：查询参数（
Query）、请求体（默认，即Body）、路径参数（需用Path显式声明） - 如果想让多个字段都从 body 解析但又不想包一层外层键，用
Body(..., embed=True)
如何区分 Query、Path、Body 三种参数校验方式
FastAPI 会根据参数类型注解和默认值自动判断参数来源，但容易混淆的是：同个 Pydantic 模型既可能被当查询参数拆开传，也可能被当 JSON 整体传——关键看你怎么声明。
典型误用：把本该是 JSON body 的模型，写成 def endpoint(item: Item = None)，导致 FastAPI 认为它是可选查询参数，字段全变成 query string，丢失嵌套结构和类型语义。
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- 请求体（JSON）：直接写
item: Item（无默认值）或item: Item = Body(...) - 查询参数（query string）：每个字段单独写，或用
item: Item = Query(...)（不推荐，仅限简单扁平模型） - 路径参数：必须显式用
id: int = Path(..., gt=0)，Pydantic 模型不能直接用于路径参数 - 混合场景：比如路径 ID + body 数据，就写成
def endpoint(id: int = Path(...), item: Item = Body(...))
校验失败时的错误响应格式与调试技巧
FastAPI 默认返回的 422 响应体是标准 OpenAPI 兼容格式，包含 detail 数组，每项有 loc（出错位置）、msg（提示）、type（错误类型）。但开发时容易忽略 loc 的嵌套逻辑，比如 ["body", "price"] 表示 price 字段在请求体中，而 ["query", "limit"] 表示 limit 是查询参数。
- 字段缺失时，
loc是["body", "field_name"]；类型错误时同理 - 嵌套模型出错，
loc会体现层级，如["body", "user", "email"] - 想快速定位问题，用
curl -v看响应头和 body，别只依赖前端控制台 - 本地调试可临时加
@app.exception_handler(RequestValidationError)捕获并打印完整exc.errors()
自定义校验逻辑（如字段间依赖、条件必填）怎么写
Pydantic v2（FastAPI 0.100+ 默认）用 @model_validator(mode="after") 和 @field_validator，而不是旧版的 @validator。很多人还在抄 v1 写法，导致校验器根本不执行。
典型陷阱：在 @field_validator 里访问其他字段值——不行，它只接收当前字段值；跨字段逻辑必须用 @model_validator(mode="after")，此时 self 是已部分构建的模型实例。
- 单字段清洗：用
@field_validator("price")，接收v: Any，返回处理后值 - 字段依赖校验：比如 “status=active 时 email 必填”，写
@model_validator(mode="after")，然后if self.status == "active" and not self.email:抛ValueError - 注意：自定义 validator 中抛异常要用
ValueError或AssertionError，FastAPI 会转成标准错误格式
实际项目里最常被忽略的，是 Pydantic 模型字段默认值和 FastAPI 参数默认值的叠加行为——比如模型里 price: float = 0.0，接口又写 item: Item = Body(...)，那 price 就真成了必填；但如果写成 item: Item = Body(Item())，才表示允许缺省并用模型默认值填充。这个细节不厘清，测试用例很容易漏掉边界情况。
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