5 Pydantic、类型提示和模型

FastAPI主要基于Pydantic。它使用模型（Python对象类）来定义数据结构。这些模型在FastAPI应用程序中被大量使用，是编写大型应用程序时的真正优势。

5.1 类型提示

在许多计算机语言中，变量直接指向内存中的值。这就要求程序员声明它的类型，以便确定值的大小和位数。在Python中，变量只是与对象相关联的名称，而对象才有类型。

变量通常与同一个对象相关联。如果我们将类型提示与变量关联起来，就可以避免一些编程错误。因此，Python 在语言的标准类型模块中加入了类型提示。Python解释器会忽略类型提示语法，运行程序时就像没有类型提示一样。那有什么意义呢？

您可能在一行中将一个变量视为字符串，但后来却忘记了，并将其赋值给一个不同类型的对象。虽然其他语言的编译器会提示，但 Python不会。标准 Python解释器会捕获正常的语法错误和运行时异常，但不会捕获变量的混合类型。像mypy这样的辅助工具会关注类型提示，并对任何不匹配发出警告。

Python开发人员也可以使用这些提示，他们可以编写比类型错误检查更多的工具。下面几节将介绍Pydantic软件包是如何开发的，以满足一些并不明显的需求。稍后，您将看到它与FastAPI的集成如何使许多网络开发问题变得更容易处理。

变量类型提示可能只包括类型：name: type

或者用一个值初始化变量：name: type = value
类型可以是标准的Python简单类型，如int或str，也可以是复杂类型，如tuple、list或dict：name: type = value

在Python 3.9之前，需要从typing模块导入这些标准类型名的大写版本：

from typing import Str
thing: Str = "yeti"

下面是一些带有初始化的示例：

physics_magic_number: float = 1.0/137.03599913
hp_lovecraft_noun: str = "ichor"
exploding_sheep: tuple = "sis", "boom", bah!"
responses: dict = {"Marco": "Polo", "answer": 42}

还可以指定子类型：name: dict[keytype, valtype] = {key1: val1, key2: val2}
最常见的子类如下：

Any：任意类型
Union：任何指定类型，如 Union[str,int]。

在Python 3.10及更高版本中，可以用type1 | type2 代替 Union[type1,type2]。

Python dict的 Pydantic定义示例如下：

from typing import Any
responses: dict[str, Any] = {"Marco": "Polo", "answer": 42}

或者更具体一点

from typing import Any
responses: dict[str, Any] = {"Marco": "Polo", "answer": 42}

或 (Python 3.10 及更高版本)：

responses: dict[str, str | int] = {"Marco": "Polo", "answer": 42}

请注意，类型提示的变量行是合法的Python，而裸变量行则不是：

$ python
...
>>> thing0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name thing0 is not defined
>>> thing0: str

此外，Python解释器不会捕获不正确的类型使用：

$ python
...
>>> thing1: str = "yeti"
>>> thing1 = 47

但它们会被mypy捕获。如果还没有，运行 pip install mypy。将前面两行保存到名为 stuff.py,1 的文件中，然后试试下面的方法：

$ mypy stuff.py
stuff.py:2: error: Incompatible types in assignment
(expression has type "int", variable has type "str")
Found 1 error in 1 file (checked 1 source file)

函数返回类型提示使用了箭头而不是冒号：function(args) -> type:

下面是一个函数返回的 Pydantic 示例：

def get_thing() -> str:
   return "yeti"

5.2 数据分组

通常，我们需要将一组相关的变量放在一起，而不是传递大量的单个变量。如何将多个变量整合为一组并保持类型提示呢？在本书的其他章节中，我们将使用密码生物（想象中的生物）和寻找它们的探险家（也是想象中的）的例子。我们最初的密码生物定义将只包含以下字符串变量：

name：关键字
country：两字符 ISO 国家代码（3166-1 alpha 2）或 * = 全部
area 可选；美国州或其他国家分区
description：自由格式
aka：又称

而探险者将拥有以下内容：

name：关键字
country：两字符 ISO 国家代码（3166-1 alpha 2）或 * = 全部
area 可选；美国州或其他国家分区
description：自由格式

这里列出了Python数据分组结构（除了基本的 int、字符串之类）：

元组：不可变的对象序列
列表：可变的对象序列
集合：可变的不同对象
字典：可变的键值对象对（键必须是不可变的类型）

# 使用元组
>>> tuple_thing = ("yeti", "CN", "Himalayas",
    "Hirsute Himalayan", "Abominable Snowman")
>>> print("Name is", tuple_thing[0])
Name is yeti

# 使用列表
>>> list_thing = ["yeti", "CN", "Himalayas",
    "Hirsute Himalayan", "Abominable Snowman"]
>>> print("Name is", list_thing[0])
Name is yeti

# 使用元组和命名偏移量
>>> NAME = 0
>>> COUNTRY = 1
>>> AREA = 2
>>> DESCRIPTION = 3
>>> AKA = 4
>>> tuple_thing = ("yeti", "CN", "Himalayas",
    "Hirsute Himalayan", "Abominable Snowman")
>>> print("Name is", tuple_thing[NAME])
Name is yeti

# 使用字典
>>> dict_thing = {"name": "yeti",
...     "country": "CN",
...     "area": "Himalayas",
...     "description": "Hirsute Himalayan",
...     "aka": "Abominable Snowman"}
>>> print("Name is", dict_thing["name"])
Name is yeti

# 使用命名元组
>>> from collections import namedtuple
>>> CreatureNamedTuple = namedtuple("CreatureNamedTuple",
...     "name, country, area, description, aka")
>>> namedtuple_thing = CreatureNamedTuple("yeti",
...     "CN",
...     "Himalaya",
...     "Hirsute HImalayan",
...     "Abominable Snowman")
>>> print("Name is", namedtuple_thing[0])
Name is yeti
>>> print("Name is", namedtuple_thing.name)
Name is yeti

# 标准类
>>> class CreatureClass():
...     def __init__(self,
...       name: str,
...       country: str,
...       area: str,
...       description: str,
...       aka: str):
...         self.name = name
...         self.country = country
...         self.area = area
...         self.description = description
...         self.aka = aka
...
>>> class_thing = CreatureClass(
...     "yeti",
...     "CN",
...     "Himalayas"
...     "Hirsute Himalayan",
...     "Abominable Snowman")
>>> print("Name is", class_thing.name)
Name is yeti

# 数据类
>>> from dataclasses import dataclass
>>>
>>> @dataclass
... class CreatureDataClass():
...     name: str
...     country: str
...     area: str
...     description: str
...     aka: str
...
>>> dataclass_thing = CreatureDataClass(
...     "yeti",
...     "CN",
...     "Himalayas"
...     "Hirsute Himalayan",
...     "Abominable Snowman")
>>> print("Name is", dataclass_thing.name)
Name is yeti

这对于保持变量的一致性来说已经很不错了。但我们还想要更多：

可能的替代类型的联合
缺失/可选值
默认值
数据验证
与JSON等格式的序列化

5.3 替代方案

使用 Python 内置的数据结构（尤其是字典）很有诱惑力。但你不可避免地会发现字典有点过于 “松散”。自由是有代价的。你需要检查一切：

键是否可选？
如果键缺失，是否有默认值？
键是否存在？
如果存在，键值的类型是否正确？
如果存在，值是否在正确的范围内或与模式匹配？

至少有三种解决方案可以满足这些要求中的至少一部分：Dataclasses、attrs（Dataclasses的超集）、Pydantic（集成到了FastAPI中）。

Pydantic 在验证方面非常突出，它与FastAPI的集成可以捕捉到许多潜在的数据错误。Pydantic依赖于继承（从 BaseModel 类继承），而其他两个软件则使用Python装饰器来定义对象。Pydantic 的另一大优点是它使用了标准的 Python 类型提示语法，而旧版库则在类型提示之前就自行推出了类型提示。

因此，我在本书中将使用 Pydantic，但如果你不使用 FastAPI，你也可能会发现这两种库中的任何一种都有用武之地。

Pydantic 提供了指定这些检查的任意组合的方法：

必须与可选
未指定但需要的默认值
预期的数据类型
值范围限制
其他基于函数的检查（如果需要）
序列化和反序列化

参考资料

软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
本文涉及的python测试开发库谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html

5.4简单示例

这个初始示例将使用三个文件：

model.py定义Pydantic 模型。
data.py 假数据源，定义了一个模型实例。
web.py 定义了返回假数据的FastAPI网络端点。

定义生物模型：model.py

from pydantic import BaseModel


class Creature(BaseModel):
    name: str
    country: str
    area: str
    description: str
    aka: str

thing = Creature(
    name="yeti",
    country="CN",
    area="Himalayas",
    description="Hirsute Himalayan",
    aka="Abominable Snowman")

print("Name is", thing.name)

Creature类继承自Pydantic的BaseModel。name、country、area、description和aka后面的 : str部分是类型提示，表明每个字符串都是Python字符串。

>>> thing = Creature(
...     name="yeti",
...     country="CN",
...     area="Himalayas"
...     description="Hirsute Himalayan",
...     aka="Abominable Snowman")
>>> print("Name is", thing.name)
Name is yeti

在 data.py 中定义假数据
从模型导入生物

from model import Creature

_creatures: list[Creature] = [
    Creature(name="yeti",
             country="CN",
             area="Himalayas",
             description="Hirsute Himalayan",
             aka="Abominable Snowman"
             ),
    Creature(name="sasquatch",
             country="US",
             area="*",
             description="Yeti's Cousin Eddie",
             aka="Bigfoot")
]

def get_creatures() -> list[Creature]:
    return _creatures

这段代码导入了我们刚刚编写的 model.py。通过调用它的生物对象列表 _creatures，并提供 get_creatures() 函数来返回它们，它做了一点数据隐藏。

web.py：

from model import Creature
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/creature")
def get_all() -> list[Creature]:
    from data import get_creatures
    return get_creatures()

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run("web:app", reload=True)

现在启动服务器。

$ python web.py
INFO:     Will watch for changes in these directories: ['D:\\code\\fastapi-main\\example']
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started reloader process [19124] using WatchFiles
INFO:     Started server process [22344]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.

验证：

$ http http://localhost:8000/creature
HTTP/1.1 200 OK
content-length: 211
content-type: application/json
date: Sat, 08 Jun 2024 02:20:40 GMT
server: uvicorn

[
    {
        "aka": "Abominable Snowman",
        "area": "Himalayas",
        "country": "CN",
        "description": "Hirsute Himalayan",
        "name": "yeti"
    },
    {
        "aka": "Bigfoot",
        "area": "*",
        "country": "US",
        "description": "Yeti's Cousin Eddie",
        "name": "sasquatch"
    }
]

5.5 验证类型

试着给一个或多个 “生物 ”字段分配一个错误类型的值。让我们使用独立测试来实现这一点（Pydantic 并不适用于任何网页代码；这是一个数据问题）。

from model import Creature

dragon = Creature(
    name="dragon",
    description=["incorrect", "string", "list"],
    country="*"
    )

运行测试

$ python 5-14.py
Name is yeti
Traceback (most recent call last):
  File "D:\code\fastapi-main\example\5-14.py", line 3, in <module>
    dragon = Creature(
  File "C:\Users\xuron\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pydantic\main.py", line 176, in __init__
    self.__pydantic_validator__.validate_python(data, self_instance=self)
pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 3 validation errors for Creature
area
  Field required [type=missing, input_value={'name': 'dragon', 'descr...'list'], 'country': '*'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing
description
  Input should be a valid string [type=string_type, input_value=['incorrect', 'string', 'list'], input_type=list]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/string_type
aka
  Field required [type=missing, input_value={'name': 'dragon', 'descr...'list'], 'country': '*'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing

5.6 验证值

即使值的类型符合 Creature 类中的说明，也可能需要通过更多检查。可以对值本身进行一些限制：

Integer (conint)或float：
- gt: 大于
- lt:小于
- ge:大于或等于
- le:小于或等于
- multiple_of: 数值的整数倍
String (constr)：
- min_length：字符（非byte）的最小长度
- max_length：最大字符长度
- to_upper：转换为大写字母
- to_lower：转为小写
- regex：匹配Python正则表达式
元组、列表或集合：
- min_items：最小元素数
- max_items：元素的最大数量

这些在模型的类型部分中指定。

实例：确保名称字段总是至少有两个字符长。否则，“”（空字符串）就是有效字符串。

from pydantic import BaseModel, constr

class Creature(BaseModel):
    name: constr(min_length=2)
    country: str
    area: str
    description: str
    aka: str

bad_creature = Creature(name="!", description="it's a raccoon", area="your attic")

执行：

Traceback (most recent call last):

  File D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec
    exec(code, globals, locals)

  File d:\code\test5.py:10
    bad_creature = Creature(name="!", description="it's a raccoon", area="your attic")

  File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pydantic\main.py:176 in __init__
    self.__pydantic_validator__.validate_python(data, self_instance=self)

ValidationError: 3 validation errors for Creature
name
  String should have at least 2 characters [type=string_too_short, input_value='!', input_type=str]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/string_too_short
country
  Field required [type=missing, input_value={'name': '!', 'descriptio...", 'area': 'your attic'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing
aka
  Field required [type=missing, input_value={'name': '!', 'descriptio...", 'area': 'your attic'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing

下列使用了另一种方法，即Pydantic字段规范。

from pydantic import BaseModel, constr

class Creature(BaseModel):
    name: constr(min_length=2)
    country: str
    area: str
    description: str
    aka: str

bad_creature = Creature(name="!", description="it's a raccoon", area="your attic")

执行：

Traceback (most recent call last):

  File D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec
    exec(code, globals, locals)

  File d:\code\test5.py:10
    bad_creature = Creature(name="!", description="it's a raccoon", area="your attic")

  File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pydantic\main.py:176 in __init__
    self.__pydantic_validator__.validate_python(data, self_instance=self)

ValidationError: 3 validation errors for Creature
name
  String should have at least 2 characters [type=string_too_short, input_value='!', input_type=str]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/string_too_short
country
  Field required [type=missing, input_value={'name': '!', 'descriptio...", 'area': 'your attic'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing
aka
  Field required [type=missing, input_value={'name': '!', 'descriptio...", 'area': 'your attic'}, input_type=dict]
    For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/missing

Field() 的...参数表示需要一个值，而且没有默认值

这只是对 Pydantic 的简单介绍。主要的收获是，它能让你自动验证数据。在从网络层或数据层获取数据时，您将看到这一点有多么有用。