fastapi 对返回结果进行筛数据

对返回结果进行筛选数据，我们可以在 FastAPI 中使用 Pydantic 模型来定义输入和输出数据的结构。然后，我们可以在处理请求的路由函数中，对返回结果进行筛选。

以下是一个示例代码：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

# 定义输入数据模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool

# 定义输出数据模型
class FilteredItem(BaseModel):
    name: str
    price: float

# 路由函数处理请求
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    # 进行一些处理，并筛选数据
    filtered_item = FilteredItem(name=item.name, price=item.price)
    
    return filtered_item

在上面的例子中，我们定义了一个 `Item` 的输入数据模型，包含了 `name`、`price` 和 `in_stock` 字段。然后，我们定义了一个 `FilteredItem` 的输出数据模型，只包含了 `name` 和 `price` 字段。

在 `create_item` 路由函数中，我们接受一个 `Item` 类型的参数 `item`。在处理请求时，我们可以根据业务逻辑进行一些处理，并筛选出需要返回的数据。在示例中，我们创建了一个 `FilteredItem` 类型的对象 `filtered_item`，并将部分数据从输入模型拷贝过来。

最后，我们将 `filtered_item` 返回给客户端。

这样，我们就可以在 FastAPI 中对返回结果进行筛选数据了。当然，具体的筛选逻辑和操作可以根据实际需求进行定制。