网站标题结构,应聘网,wordpress php调优,南京 网站制作公司路径参数、查询参数#xff0c;和请求体混合
首先#xff0c;我们需要导入所需的库。我们将使用FastAPI、Path和Annotated来处理路由和参数#xff0c;并使用BaseModel和Union来自定义数据模型。
完整示例代码
from typing import Annotated, Unionfrom fastapi import F…路径参数、查询参数和请求体混合
首先我们需要导入所需的库。我们将使用FastAPI、Path和Annotated来处理路由和参数并使用BaseModel和Union来自定义数据模型。
完整示例代码
from typing import Annotated, Unionfrom fastapi import FastAPI, Path
from pydantic import BaseModelapp FastAPI()class Book(BaseModel):title: strauthor: Union[str, None] Nonepages: intapp.put(/books/{book_id})
async def update_book(book_id: Annotated[int, Path(titleThe ID of the book to get, ge0, le1000)],q: Union[str, None] None,book: Union[Book, None] None,
):results {book_id: book_id}if q:results.update({q: q})if book:results.update({book: book})return results
代码分析
class Book(BaseModel):title: strauthor: Union[str, None] Nonepages: int定义一个自定义的数据模型类。在这个例子中我们将创建一个名为Book的类它包含以下字段title字符串、author字符串可选和pages整数
接下来我们定义一个带有查询参数和路径参数的路由。这个路由将用于更新一本书的信息
app.put(/books/{book_id})
async def update_book(book_id: Annotated[int, Path(titleThe ID of the book to get, ge0, le1000)],q: Union[str, None] None,book: Union[Book, None] None,
):results {book_id: book_id}if q:results.update({q: q})if book:results.update({book: book})return results在这个例子中我们定义了一个PUT请求的路由其路径为/books/{book_id}。我们使用了Path对象来指定路径参数book_id的约束条件大于等于0且小于等于1000。
我们还添加了一个名为q的查询参数它可以是字符串或None。
最后我们添加了一个名为book的参数它可以是一个Book对象或None。这个参数允许用户在请求体中传递书籍的详细信息。
打开自动化测试文档我们可以看到如下内容 发起请求进行测试
总结
通过使用FastAPI、Path和Annotated你可以轻松地定义具有复杂参数的路由。同时使用Pydantic的BaseModel可以让你更方便地定义数据模型并自动进行数据验证。
多个请求体
完整示例代码
from typing import Unionfrom fastapi import FastAPI, Body
from pydantic import BaseModelclass Product(BaseModel):name: strdescription: Union[str, None] Noneprice: floattax: Union[float, None] Noneclass Customer(BaseModel):username: strfull_name: Union[str, None] Noneapp FastAPI()app.put(/products/{product_id})
async def update_product(product_id: int, product: Product Body(...), customer: Customer Body(...)):results {product_id: product_id, product: product, customer: customer}return results这段代码定义了一个FastAPI应用该应用可以处理一个PUT请求这个请求包含了商品信息和客户信息。下面是对这段代码的详细解释。
首先我们导入了所需的库
from typing import Unionfrom fastapi import FastAPI, Body
from pydantic import BaseModel然后我们定义了两个模型类Product和Customer
class Product(BaseModel):name: strdescription: Union[str, None] Noneprice: floattax: Union[float, None] Noneclass Customer(BaseModel):username: strfull_name: Union[str, None] None这两个类分别代表商品和客户。它们都是BaseModel的子类这意味着它们可以被用于解析JSON数据。
接下来我们创建了一个FastAPI应用实例
app FastAPI()最后我们编写了一个路由处理器函数update_product
app.put(/products/{product_id})
async def update_product(product_id: int, product: Product Body(...), customer: Customer Body(...)):results {product_id: product_id, product: product, customer: customer}return results这个函数接收三个参数商品ID、商品和客户。其中商品和客户是通过Body装饰器从请求体中获取的。当客户端发起PUT请求到/products/{product_id}时FastAPI会自动将请求体中的JSON数据转换为Product和Customer对象。
嵌套参数
from typing import Annotated, Unionfrom fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModelapp FastAPI()class Book(BaseModel):name: strdescription: Union[str, None] Noneprice: floattax: Union[float, None] Noneapp.put(/books/{book_id})
async def update_book(book_id: int, book: Annotated[Book, Body(embedTrue)]):results {book_id: book_id, book: book}return results效果
