我们可以在我们不同的请求路径的返回参数使用相应模型。接下来看一个简单的demo
- from fastapi import FastAPI
- from typing import Optional
- from pydantic import BaseModel
-
-
- class One(BaseModel):
- name: str
- description: Optional[str] = None
- price: float
- tax: Optional[float] = None
-
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- app = FastAPI()
-
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- @app.post("/items", response_model=One)
- def read_items(item: One):
- return item
我们可以看下,接口的正常返回
response_model是装饰器方法(get,post等的)一个参数,不像之前的所有的参数和请求体,它不属于路径操作参数。
它接收的类型与你将为Pydantic模型属性所声明的类型相同,因此它可以是一个Pydantic模型,但也可以是一个由Pydantic模型组成的list,例如List[Item].
FastAPI将使用此response_model来:
将输出的数据转换为其声明的类型。
校验数据。
在OpenApi的路径操作中为响应添加一个JSON Schema。
并在自动生成文档系统中使用
最重要的是:
会将输出数据限制在该模型定义内。
我们下面做一个演示,我们正常的都应该知道,我们去创建用户的时候呢,我们的密码是明文的,我们要返回的用户信息中,不能携带我们的密码,我们应该如何处理呢,其实也很简单。
- from fastapi import FastAPI
- from typing import Optional
- from pydantic import BaseModel
-
- app = FastAPI()
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- class UserIn(BaseModel):
- username: str
- password: str
- email: str
- full_name: Optional[str] = None
-
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- class UserOut(BaseModel):
- username: str
- email: str
- full_name: Optional[str] = None
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- @app.post("/user", response_model=UserOut)
- def create_user(user: UserIn):
- return user
我们看下接口的实际返回
我们看下接口的文档的展示
我们在接口的请求中,如果不传递,我不想要返回带默认值的
我们看下代码如何实现的
- from fastapi import FastAPI
- from typing import Optional
- from pydantic import BaseModel
-
- app = FastAPI()
-
-
- class UserIn(BaseModel):
- username: str
- password: str
- email: str
- full_name: Optional[str] = None
-
-
- class UserOut(BaseModel):
- username: str
- email: str
- full_name: Optional[str] = None
-
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- @app.post("/user", response_model=UserOut, response_model_exclude_unset=True)
- def create_user(user: UserIn):
- return user
其实就是response_model_exclude_unset来处理,我们看下实际的效果
那么这个时候,我们传递了呢。
可以看到,我们传递了参数就可以正常的展示,不传递参数的,我们不返回默认的值。