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FastAPI 中如何使用类型提示？

推荐答案

在 FastAPI 中，类型提示用于定义请求参数、响应模型以及函数参数和返回值的类型。FastAPI 利用这些类型提示来自动生成 API 文档、进行数据验证和序列化。

1. 请求参数的类型提示

在 FastAPI 中，路径参数、查询参数、请求体等都可以使用类型提示来定义其类型。

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2. 响应模型的类型提示

FastAPI 允许你使用类型提示来定义响应模型，以确保返回的数据符合预期的结构。

from typing import List

@app.get("/items/", response_model=List[Item])
async def read_items():
    return [
        Item(name="Foo", price=42.0),
        Item(name="Bar", price=32.0),
    ]

3. 函数参数和返回值的类型提示

FastAPI 支持在函数参数和返回值中使用类型提示，以便更好地进行代码检查和文档生成。

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int) -> Item:
    return Item(name="Foo", price=42.0)

本题详细解读

1. 类型提示的作用

类型提示在 FastAPI 中有以下几个主要作用：

数据验证：FastAPI 会根据类型提示自动验证请求数据，确保传入的数据符合预期的类型。
自动文档生成：FastAPI 会根据类型提示自动生成 API 文档，包括请求参数、响应模型等信息。
代码可读性：类型提示可以提高代码的可读性，使开发者更容易理解函数的输入和输出。

2. 类型提示的类型

FastAPI 支持多种类型提示，包括：

基本类型：如 int, str, float, bool 等。
复合类型：如 List, Dict, Set, Tuple 等。
自定义类型：如 Pydantic 模型、枚举类型等。

3. Pydantic 模型

Pydantic 是 FastAPI 中用于数据验证和序列化的核心库。通过定义 Pydantic 模型，你可以轻松地处理复杂的请求体和响应数据。

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

4. 可选类型和默认值

在类型提示中，你可以使用 Optional 或 | None 来表示可选参数，并为它们设置默认值。

from typing import Optional

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

5. 响应模型

通过 response_model 参数，你可以指定视图函数的返回类型，FastAPI 会自动将返回值转换为指定的模型。

@app.get("/users/{user_id}", response_model=User)
async def read_user(user_id: int):
    return User(id=user_id, name="John Doe", email="john@example.com")

6. 嵌套模型

FastAPI 支持嵌套的 Pydantic 模型，允许你处理复杂的数据结构。

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通过以上方式，你可以在 FastAPI 中充分利用类型提示来增强代码的健壮性和可读性。

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