FastAPI快速入门2 Pydantic&错误处理

2.1 Pydantic简介

Pydantic使用python类型注解进行数据验证和配置管理。这是一款能让您更精确地处理数据结构的工具。例如，到目前为止，我们一直依赖字典来定义项目中的典型配方。有了Pydantic，我们可以这样定义配方：

from pydantic import BaseModel

class Recipe(BaseModel):
    id: int
    label: str
    source: str

raw_recipe = {'id': 1, 'label': 'Lasagna', 'source': 'Grandma Wisdom'}
structured_recipe = Recipe(**raw_recipe)
print(structured_recipe.id)
#> 1

Recipe 类继承自Pydantic BaseModel，我们可以使用标准Python类型提示来定义每个预期字段及其类型。

除了使用类型模块的标准类型外，您还可以像这样递归地使用Pydantic模型：

from pydantic import BaseModel

class Car(BaseModel):
    brand: str
    color: str
    gears: int


class ParkingLot(BaseModel):
    cars: List[Car]  # recursively use `Car`
    spaces: int

结合这些功能，您可以定义非常复杂的对象。这只是Pydantic功能的皮毛，以下是对其优势的快速总结：

无需学习新的微语言（这意味着它能很好地与集成开发环境/精简器配合使用）
既可用于 "验证该请求/响应数据"，也可用于加载配置
验证复杂的数据结构--Pydantic 提供极为精细的验证器
可扩展--您可以创建自定义数据类型
可与Python数据类一起使用
速度非常快

2.2 Pydantic与FastAPI结合使用

ch02/main.py

from fastapi import FastAPI, APIRouter, Query

from typing import Optional

from schemas import RecipeSearchResults, Recipe, RecipeCreate
from recipe_data import RECIPES


app = FastAPI(title="Recipe API", openapi_url="/openapi.json")

api_router = APIRouter()


@api_router.get("/", status_code=200)
def root() -> dict:
    """
    Root GET
    """
    return {"msg": "Hello, World!"}


# Updated using to use a response_model
# https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/response-model/
@api_router.get("/recipe/{recipe_id}", status_code=200, response_model=Recipe)
def fetch_recipe(*, recipe_id: int) -> dict:
    """
    Fetch a single recipe by ID
    """

    result = [recipe for recipe in RECIPES if recipe["id"] == recipe_id]
    if result:
        return result[0]


# Updated using the FastAPI parameter validation `Query` class
# # https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/query-params-str-validations/
@api_router.get("/search/", status_code=200, response_model=RecipeSearchResults)
def search_recipes(
    *,
    keyword: Optional[str] = Query(
        None,
        min_length=3,
        openapi_examples={
            "chickenExample": {
                "summary": "A chicken search example",
                "value": "chicken",
            }
        },
    ),
    max_results: Optional[int] = 10
) -> dict:
    """
    Search for recipes based on label keyword
    """
    if not keyword:
        # we use Python list slicing to limit results
        # based on the max_results query parameter
        return {"results": RECIPES[:max_results]}

    results = filter(lambda recipe: keyword.lower() in recipe["label"].lower(), RECIPES)
    return {"results": list(results)[:max_results]}


# New addition, using Pydantic model `RecipeCreate` to define
# the POST request body
@api_router.post("/recipe/", status_code=201, response_model=Recipe)
def create_recipe(*, recipe_in: RecipeCreate) -> dict:
    """
    Create a new recipe (in memory only)
    """
    new_entry_id = len(RECIPES) + 1
    recipe_entry = Recipe(
        id=new_entry_id,
        label=recipe_in.label,
        source=recipe_in.source,
        url=recipe_in.url,
    )
    RECIPES.append(recipe_entry.dict())

    return recipe_entry


app.include_router(api_router)


if __name__ == "__main__":
    # Use this for debugging purposes only
    import uvicorn

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001, log_level="debug")

ch02/schemas.py:

from pydantic import BaseModel, HttpUrl

from typing import Sequence


class Recipe(BaseModel):
    id: int
    label: str
    source: str
    url: HttpUrl


class RecipeSearchResults(BaseModel):
    results: Sequence[Recipe]


class RecipeCreate(BaseModel):
    label: str
    source: str
    url: HttpUrl
    submitter_id: int

/recipe/{recipe_id} 已更新为包含response_model字段。在这里，我们通过Pydantic来定义JSON响应的结构。
新的食谱类继承自pydantic BaseModel，每个字段都使用标准类型提示进行定义,除了 url 字段，它使用了 Pydantic HttpUrl helper。这将强制执行预期的 URL 组件，例如方案（http 或 https）的存在。

我们在 /search endpointsearch 端点响应中添加了响应模型 RecipeSearchResults。我们引入了 FastAPI Query 类，它允许我们为查询参数添加额外的验证和要求，例如最小长度。请注意，由于我们设置了示例字段，因此当您"尝试"时，文档页面上会显示该示例字段。

RecipeSearchResults 类使用Pydantic的递归功能定义了一个字段，该字段指向我们之前定义的另一个Pydantic 类，即Recipe类。我们指定结果字段将是一个Recipes的Sequence（这是一个支持 len 和 getitem 的可迭代类）。

为了将函数设置为处理POST请求，我们只需调整api_router装饰器。请注意，我们还将HTTP status_code设置为 201，因为我们正在创建资源。

recipe_in 字段是 POST 请求正文。通过指定 Pydantic 模式，我们能够自动验证传入的请求，确保其主体符合我们的模式。

为了持久保存创建的配方，我们正在进行原始列表追加。当然，这只是一个玩具示例，在服务器重启时不会持久化数据。在本系列的后面，我们将介绍数据库。

RecipeCreate 模式包含一个新字段：submitter_id，因此我们要将它与 Recipe 模式区分开来。
请务必在本地通过交互式文档运行应用程序时尝试创建一些新菜谱。

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

2.3 错误处理

错误处理之前：

新增错误处理

ch02/main2.py

from fastapi import FastAPI, APIRouter, Query, HTTPException  # 1
# skipping...

@api_router.get("/recipe/{recipe_id}", status_code=200, response_model=Recipe)
def fetch_recipe(*, recipe_id: int) -> Any:
    """
    Fetch a single recipe by ID
    """

    result = [recipe for recipe in RECIPES if recipe["id"] == recipe_id]
    if not result:
        # the exception is raised, not returned - you will get a validation
        # error otherwise.
        # 2
        raise HTTPException(
            status_code=404, detail=f"Recipe with ID {recipe_id} not found"
        )

    return result[0]