FastAPI（22）- Pydantic Model 结合 Union、List 的使用场景-阿里云开发者社区

FastAPI（22）- Pydantic Model 结合 Union、List 的使用场景

2022-05-15 487

版权

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简介： FastAPI（22）- Pydantic Model 结合 Union、List 的使用场景

前言

有多个模型，且请求/响应需要声明多个模型的时候，可以根据不同使用场景结合 typing 库里面的 Union、List 来达到目的

Union

作用

联合类型，详细教程

使用 Union 时，建议首先包含具体的类型，然后是不太具体的类型

实际代码

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
# author: 小菠萝测试笔记
# blog:  https://www.cnblogs.com/poloyy/
# time: 2021/9/22 8:28 上午
# file: 19_extra models.py
"""
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from typing import Optional, Union, List, Dict
from pydantic import BaseModel, EmailStr
app = FastAPI()
class BaseItem(BaseModel):
    description: str
    type: str
class CarItem(BaseItem):
    # 给了个默认值
    type = "car"
class PlaneItem(BaseItem):
    type = "plane"
    size: int
items = {
    "item1": {"description": "All my friends drive a low rider", "type": "car"},
    "item2": {
        "description": "Music is my aeroplane, it's my aeroplane",
        "type": "plane",
        "size": 5,
    },
}
@app.get("/items/{item_id}", response_model=Union[PlaneItem, CarItem])
async def read_item(item_id: str):
　　# item_id 作为键去 items 中找到对应的值
    return items[item_id]
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app="20_union_list_dict:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True)

List

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str
items = [
    {"name": "Foo", "description": "There comes my hero"},
    {"name": "Red", "description": "It's my aeroplane", "size": 123}, # 多了个 size 字段
]
@app.get("/items/", response_model=List[Item])
async def read_items():
    return items