fastapi参数说明

### FastAPI 中的参数处理 FastAPI 提供了强大的依赖注入系统来处理函数参数，使得定义和验证请求中的数据变得简单而直观。当创建路径操作函数时，可以声明多种类型的参数。 #### 路径参数对于 URL 中固定的路径部分，可以直接通过函数形参获取对应的值[^1]： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id} ``` 在这个例子中，`{item_id}` 是路径的一部分，并被作为整数传递给 `read_item()` 函数。 #### 查询参数查询字符串允许客户端发送额外的信息到服务器端。这些可以通过简单的添加默认带有 None 的可选参数实现: ```python from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/search/") async def search_items(q: Union[str, None] = None): results = {"items": [{"id": "foo"}, {"id": "bar"}]} if q: results.update({"q": q}) return results ``` 这里展示了如何接收名为 `q` 的查询参数并对其进行条件判断。 #### 请求体参数 (Body Parameters) 为了接受 JSON 数据或其他复杂结构的数据，在 Pydantic 模型的帮助下可以从 HTTP 请求正文中提取信息： ```python from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI class Item(BaseModel): name: str description: Union[str, None] = None price: float tax: Union[float, None] = None app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item ``` 上述代码片段显示了一个 POST 方法的例子，它期望接收到一个符合 `Item` 类型的对象作为输入。 #### 组合使用不同类型的参数实际应用中经常需要混合使用以上提到的各种形式的参数。这同样可以在同一个路径操作函数内完成，只需按照需求组合即可。 ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from typing import Union app = FastAPI() class User(BaseModel): username: str full_name: Union[str, None] = None @app.put("/users/{user_id}") async def update_user(user_id: int, user: User, q: Union[str, None] = None): result = {"user_id": user_id, **user.dict()} if q: result.update({"q": q}) return result ``` 此段程序说明了在一个 PUT 请求里同时利用路径参数 (`user_id`)、请求体参数 (`User`) 和查询参数 (`q`) 来更新用户的资料。

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