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]