FastAPI(8)- 请求体 Request Body

前言

  • 目前的接口基本都是通过发送请求体(Request Body)的方式来传递请求数据
  • 在 FastAPI,提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体
  • 这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和 使用 Pydantic 时的场景

 

注意

  • 请求体并不是只有 POST 请求有,只不过更常见
  • 在 PUT、DELETE、PATCH 请求中都可以使用请求体
  • 其实,在 GET 请求中也可以用请求体,不过仅适用于非常极端的情况下,而且 Swagger API 并不会显示 GET 请求的请求体

 

不使用 Pydantic的栗子

from fastapi import FastAPI
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.post("/items")
async def read_item(item: dict):
    return {"item": item}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app="6_request:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True)

指定查询参数的类型为 dict

 

正确传参的请求结果

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

查看请求头

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

是 json 格式,符合预期 

 

重点

  • 用 postman 发起请求的话,一定要选 JSON 格式哦
  • 因为接收的是 dict,所以 FastAPI 会自动将 JSON 字符串转换为 dict
  • 这种场景下,虽然查询参数叫 item,但请求体的字段名可以随意取,字段数量也可以任意个

 

错误传参的请求结果

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

选了 text 之后,因为不是 JSON 字符串,FastAPI 无法正确解析请求体为 dict,所以会报类型错误的提示

 

查看请求头

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

类型是 text

 

使用 Pydantic 模型(建议使用)

优势

  • 转换为相应的类型
  • 校验数据
  • 代码属性提示
  • 重复使用定义好的模型
  • 成为生成的 OpenAPI 模式的一部分,并且被自动化文档 UI 所使用

 

实际栗子

from fastapi import FastAPI
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


# 自定义一个 Pydantic 模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = None


@app.post("/items/")
# item 参数的类型指定为 Item 模型
async def create_item(item: Item): 
    return item

 

参数指定为 Pydantic 模型后,FastAPI 做了这几件事

  1. 将请求体识别为 JSON 字符串
  2. 将属性值转换相应的类型(若有需要)
  3. 验证数据,如果验证失败,会返回一个清晰的错误,准确指出错误数据的位置和信息
  4. item 会接收到完整的请求体数据,拥有所有属性及其类型,IDE 也会给予对应的智能提示
  5. 给 Pydantic 模型自动的生成 JSON Schema,这些 Schema 会成为生成 OpenAPI Schema 的一部分,并显示在接口文档上

 

正确传参的请求结果

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

正常传参,所有属性按指定的类型进行传数据

 

属性类型自动转换的请求结果

  •  name: str  传了 bool 类型的数据
  •  description: str  传了 float 类型的数据
  •  price: float   传了 int 类型的数据
  •  tax: float  传了 bool 类型的数据

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

FastAPi 会自动将传进来的值转换为指定类型的值

  • 将 true 转成 str 类型,即 "True"
  • 将 12.22 转成 str 类型,即 "12.22"
  • 将 12 转成 float 类型,即 12.0
  • 将 true 转成 float 类型,即 1.0

如果转换失败,则会报 type_error 错误(如下图)

 

验证数据失败的请求结果

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

查看 Swagger API 文档

Schema 部分

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

model 的 JSON Schema 会成为 Swagger APi 文档的一部分

 

示例值部分

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

IDE 智能提示

因为知道 name 属性的类型是 str,所以 IDE 会智能提示 str 内置的方法

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

Request body + path + query parameters 综合栗子

  • 可以同时声明请求体、路径参数、查询参数
  • FastAPI 可以识别出它们中的每一个,并从正确的位置获取到数据

 

实际代码

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = None


app = FastAPI()


@app.put("/items/{item_id}")
async def create_item(
        # 路径参数
        item_id: int,
        # 请求体,模型类型
        item: Item,
        # 查询参数
        name: Optional[str] = None):
    result = {"item_id": item_id, **item.dict()}
    print(result)
    if name:
        # 如果查询参数 name 不为空,则替换掉 item 参数里面的 name 属性值
        result.update({"name": name})
    return result

 

FastAPI 识别参数的逻辑

  • 如果参数也在路径中声明,它将解释为路径参数【item_id】
  • 如果参数是单数类型(如int、float、str、boo l等),它将被解释为查询参数【name】
  • 如果参数被声明为 Pydantic 模型的类型,它将被解析为请求体【item】

 

正确传参的请求结果

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

Pycharm Console 输出结果

打印 result 的值

{item_id: 1234, name: 小菠萝, description: 描述,非必填, price: 12.22, tax: 0.0}

 

查看 Swagger API 文档

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

 

FastAPI(8)- 请求体 Request Body

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