如何在FastAPI中實現請求的資料驗證和清洗

標題：如何在FastAPI中實現請求的資料驗證和清洗

FastAPI是一個高效能、易於使用的Web框架，它提供了強大的資料驗證和清洗功能，可幫助我們編寫健全的API。本文將介紹如何在FastAPI中實現請求的資料驗證和清洗，並附上對應的程式碼範例。

一、安裝和建立FastAPI應用程式
首先，我們需要安裝FastAPI和其相依性。可以使用pip進行安裝：

$ pip install fastapi

接著，創建一個新的Python檔案app.py，並導入必要的模組：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

然後，創建一個FastAPI應用的實例：

app = FastAPI()

二、建立模型類別進行資料驗證
在FastAPI中，我們可以使用pydantic庫來建立模型類，用於請求資料的驗證和清洗。模型類別是透過繼承BaseModel來建立的。我們可以在模型類別中定義要驗證的欄位及其類型。

下面是一個範例，示範如何建立一個用於驗證使用者請求的模型類別：

class UserRequest(BaseModel):
    username: str
    age: int
    email: str

在上述範例中，我們定義了一個UserRequest模型類，有三個欄位：username 、age和email，並指定了它們的類型為字串、整數和字串。

三、使用模型類別進行資料驗證和清洗
為了在FastAPI中使用模型類別進行資料驗證和清洗，我們只需要將模型類別作為參數的註解，並在函數中使用模型類的實例即可。

下面是一個範例，示範如何在FastAPI中使用模型類別進行資料驗證和清洗：

@app.post("/user")
def create_user(user: UserRequest):
    """
    创建用户
    """
    # 进行业务逻辑处理
    # ...
    return {"message": "用户创建成功"}

在上述範例中，我們定義了一個create_user函數，使用了UserRequest模型類進行資料驗證和清洗。當我們傳送一個POST請求到/user路徑時，FastAPI會自動驗證請求資料是否符合UserRequest模型類別的定義。

如果請求資料不符合模型類別的定義，FastAPI會回傳一個400 Bad Request的回應。如果請求資料驗證通過，FastAPI會自動將請求資料轉換為UserRequest模型類別的實例，供我們在函數中使用。

四、自訂驗證函數和錯誤處理
有時候，我們需要進行一些複雜的業務邏輯驗證，這時候可以使用pydantic中的驗證裝飾器進行自訂驗證函數的編寫。

下面是一個範例，示範如何在FastAPI中使用自訂驗證函數和錯誤處理：

from pydantic import validator

class UserRequest(BaseModel):
    username: str
    age: int
    email: str
    
    @validator('age')
    def validate_age(cls, age):
        if age < 0 or age > 120:
            raise ValueError('年龄应在0到120之间')
        return age

在上述範例中，我們定義了validate_age函數，並使用validator裝飾器將其套用到age欄位上。在函數中，我們進行了一些自訂的驗證邏輯，如果年齡不在0到120之間，就會拋出一個值錯誤。

使用了自訂驗證函數後，FastAPI會自動套用它，並在驗證不通過時傳回一個400 Bad Request的回應。

總結
在本文中，我們學習如何在FastAPI中使用模型類別進行請求資料的驗證和清洗。我們創建了一個模型類，並在使用該類的函數中實現了資料的驗證和清洗。我們也了解如何編寫自訂驗證函數和錯誤處理，以滿足複雜的業務需求。

FastAPI提供了強大的資料驗證和清洗功能，它能夠大幅簡化我們編寫API的工作，並提高API的可靠性和安全性。希望這篇文章對你能夠理解並應用FastAPI的資料驗證和清洗功能有所幫助。

以上是如何在FastAPI中實現請求的資料驗證和清洗的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！