它大約三週前發布,是 FastAPI 最受期待的功能之一。至少當我們談論 Pydantic Models FastAPI 時。
是的,我說的是使用 Pydantic 模型來映射查詢參數的能力。
所以在這篇文章中,我將盡力向您展示一切?可以和?對這個話題無能為力嗎? :
?映射查詢參數
要開始使用 Pydantic 映射查詢參數,您需要做的第一件事是確保您使用的是 FastAPI 版本 0.115.0。
此後,您可以隨時存取 FastAPI 文件來檢查現有的內容。 Sebastián 和團隊成員在保持文件更新和資訊豐富方面做得非常非常出色 ✨。
?一點點歷史
讓我們從一些範例開始,了解如何在 FastAPI 中對應查詢參數。 ?
最簡單的方法是:
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 }
現在您只需撥打:
GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=banana
但是如果我們確定此查詢參數將在其他路由中使用,我們將使用以下內容將其隔離:
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
或因為我們使用 Pydantic 來繪製我們的模型,只需一點重構,我們就會得到:
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
⌨️ 使用 Pydantic 映射查詢字串
現在,如果我們想要取得查詢字串,我們不需要建立一個函數,然後將其新增為依賴項。我們可以簡單地告訴 FastAPI 我們想要一個 PaginationQueryString 類型的對象,並且它是一個查詢字串:
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
簡單吧? ?
⚠️有什麼限制?
至少在 0.115.0 版本中,它不能很好地處理巢狀模型。
讓我們試試看:
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
如果我們像以前那樣稱呼它:
GET http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter=chocolate
我們會收到一個錯誤,告訴我們過濾器是一個物件:
{ "detail": [ { "type": "model_attributes_type", "loc": [ "query", "filter" ], "msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from", "input": "chocolate" } ] }
至少現在來說,是絕對正確的!我們將過濾器更改為 Pydantic 模型,而不是字串。但如果我們嘗試將其轉換為字典:
http://localhost:8000/?limit=42&skip=12&filter={%22name%22:%20%22Rafael%22,%20%22age%22:%2038,%20%22nickname%22:%20%22ceb10n%22}
FastAPI 會告訴我們過濾器需要是一個有效的字典? :
{ "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\"}" } ] }
發生這種情況是因為 FastAPI 將依賴 Starlette 的 QueryParams,它將向 FastAPI 提供一個字串,而不是一個字典。至少在 0.115.0 版本中,這會給你一個錯誤。
⁉️ 那麼,我什麼時候應該在查詢參數中使用 Pydantic 模型?
很簡單:
✅ 您有簡單的查詢字串,不需要任何複雜的花俏的嵌套物件?使用它! ?
❌ 您建立了一個複雜的巢狀查詢字串?還沒使用它嗎? (也許您應該嘗試重新考慮您的查詢字串。?越簡單越好?)
以上是FastAPI:如何使用 Pydantic 宣告查詢參數的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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