python fastapi 定义数据模型

在Python FastAPI中，我们可以使用Pydantic库来定义数据模型。Pydantic是一个数据验证和设置库，它可以用于声明数据类型、校验数据以及将数据转换为Python对象。

以下是一个例子，展示如何在FastAPI中定义一个数据模型：

from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: Optional[bool] = None

class User(BaseModel):
    username: str
    full_name: Optional[str] = None

class Order(BaseModel):
    items: List[Item]
    user: User
    notes: Optional[str] = None

在这个例子中，我们定义了三个数据模型：`Item`、`User`和`Order`。每个模型都继承了`BaseModel`类，并定义了相应的属性。其中`Item`模型包含了商品名称、价格和是否为特价商品等属性，`User`模型包含了用户名和全名等属性，而`Order`模型则包含了商品列表、用户信息和备注等属性。

在FastAPI中，我们可以将这些模型用作API的请求参数、响应数据等。例如，我们可以通过以下方式定义一个接口，使用`Order`模型作为请求体参数：

@app.post("/orders/")
async def create_order(order: Order):
    # 处理请求
    return {"message": "Order created"}

以上代码展示了如何使用FastAPI创建一个POST类型的API接口。其中，我们将`Order`模型作为请求体参数，并在函数中处理相应的业务逻辑。