これは、FastAPI で最も期待されていた機能の 1 つで、約 3 週間前にリリースされました。少なくとも、Pydantic モデル FastAPI について話しているときは。
はい、Pydantic モデルを使用してクエリ パラメーターをマッピングできる機能について話しています。
それでは、この投稿では、あなたのすべてを紹介しようと思います?できますか?この件に関してはどうすることもできない?:
?クエリパラメータのマッピング
Pydantic でクエリ パラメーターのマッピングを開始するために最初に行う必要があるのは、FastAPI バージョン 0.115.0 を使用していることを確認することです。
この後、いつでも FastAPI ドキュメントにアクセスして、すでに利用可能なものを確認できます。 Sebastián とチーム メンバーは、ドキュメントを常に最新の状態に保ち、有益な情報を提供することに本当に本当によく取り組んでいます ✨.
?ちょっとした歴史
FastAPI でクエリ パラメーターをマッピングする方法について、いくつかの例から始めましょう。 ?
これを行う最も簡単な方法は次のとおりです:
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 }
これで、次のように呼び出すことができます。
GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=banana
しかし、このクエリ パラメータが他のルートで使用されることが特定された場合は、次のようなものでそれを分離します。
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
または、モデルのマッピングに Pydantic を使用しているため、少しリファクタリングするだけで次のようになります。
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
⌨️ Pydantic を使用してクエリ文字列をマッピングする
クエリ文字列を取得したい場合、関数を作成して依存関係として追加する必要はありません。 PaginationQueryString 型のオブジェクトが必要であり、それがクエリ文字列であることを FastAPI に伝えるだけです:
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
簡単ですね? ?
⚠️制限は何ですか?
少なくともバージョン 0.115.0 では、ネストされたモデルではあまりうまく機能しません。
次のようなことを試してみましょう:
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
前のように呼び出した場合:
GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=chocolate
フィルターがオブジェクトであることを示すエラーが表示されます:
{ "detail": [ { "type": "model_attributes_type", "loc": [ "query", "filter" ], "msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from", "input": "chocolate" } ] }
少なくとも現時点では、それは絶対に正しいです!フィルターを文字列ではなく Pydantic モデルに変更しました。しかし、これを辞書に変換しようとすると、次のようになります。
http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter={%22name%22:%20%22Rafael%22,%20%22age%22:%2038,%20%22nickname%22:%20%22ceb10n%22}
FastAPI は、フィルターが有効な辞書である必要があることを示します ?:
{ "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\"}" } ] }
FastAPI が Starlette の QueryParams に依存し、辞書ではなく文字列を FastAPI に与えるため、この問題が発生します。少なくともバージョン 0.115.0 では、エラーが発生します。
⁉️ それでは、クエリパラメータで Pydantic モデルをいつ使用すればよいのでしょうか?
それは非常に簡単です:
✅ 複雑なネストされたオブジェクトを必要としない単純なクエリ文字列をお持ちですか?使ってください! ?
❌ 複雑なネストされたクエリ文字列を作成しましたか?まだ使用していないのですか? (クエリ文字列を再考してみるのもいいかもしれません。? シンプルであればあるほど良いです?)
以上がFastAPI: Pydantic を使用してクエリ パラメーターを宣言する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

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Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。

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PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

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