fastapi在basemodel中对参数进行检测

FastAPI使用pydantic库来定义数据模型，其中包含各种类型的数据字段和其约束条件，如最小值、最大值、正则表达式等。在FastAPI中，我们可以使用这些字段作为API函数的参数，并在运行时自动验证输入数据是否符合模型定义。

例如，下面是一个示例数据模型：

from typing import List
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int
    email: str
    friends: List[str] = []

在上面的示例中，我们定义了一个User类，它继承自BaseModel类，并包含了id、name、age、email和friends这些字段。id和age是整数类型，name和email是字符串类型，friends是一个字符串列表类型。我们还为friends字段指定了一个默认值，即空列表。

现在，我们可以在FastAPI的API函数中使用这个User类作为参数，并使用其字段来验证输入数据。例如：

from fastapi import FastAPI
from typing import List
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int
    email: str
    friends: List[str] = []

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    # Do something with the user data
    return {"message": "User created successfully"}

在上面的示例中，我们使用User类作为API函数create_user的参数，并将其命名为user。当请求到达该API函数时，FastAPI会自动将请求体中的JSON数据转换成User对象，并验证其字段是否符合模型定义。如果有任何字段与模型不匹配，FastAPI将返回一个400 Bad Request响应。

在总结中，FastAPI使用pydantic库来定义数据模型，并在API函数中使用这些模型作为参数。在运行时，FastAPI会自动验证输入数据是否符合模型定义，并返回错误响应，以便我们可以快速找到问题并修复它们。