fastapi 参数验证 抛出异常

FastAPI 的参数验证通常通过 Starlette 库中的 `HTTPException` 和第三方库如 `pydantic` 来完成。当你定义 API 路由时，可以使用 Pydantic 模型来校验请求体的数据，如果数据不符合模型的要求，Pydantic 会抛出相应的验证错误。

例如，如果你有一个接受用户密码的 POST 请求，你可以这样做：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

class UserPassword(BaseModel):
    password: str

app = FastAPI()

@app.post("/login")
async def login(user_password: UserPassword):
    if not user_password.password or len(user_password.password) < 8:
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid password")
    # 正确处理登录逻辑...

在这个例子中，如果用户提供的密码长度小于 8 字符，`HTTPException` 就会被抛出，并返回一个 400 Bad Request 错误响应给客户端，包含自定义的错误信息。

相关问题

fastapi 依赖注入 校验参数有效性

FastAPI是一个轻量级的Web框架，它允许开发者通过Python的依赖注入(DI)来组织代码并简化服务的设置。依赖注入是将依赖项（如数据库连接、缓存实例等）从函数或类中解耦出来，由外部容器（比如FastAPI的`Depends`装饰器）负责创建并传递给需要它们的地方。

当涉及到参数校验时，FastAPI提供了强大的验证功能。例如，你可以使用`FastAPI Body`或`Query`装饰器来验证请求体或查询字符串中的数据是否满足预设的规则。`marshmallow`库常常用于更复杂的结构化数据校验，可以定义模型（schemas），然后将数据映射到这些模型上进行检查。

在FastAPI中，如果参数无效，服务器通常会返回4xx状态码及详细的错误信息，帮助客户端了解哪里出了问题。例如：

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

@app.post("/items/", response_model=Item)
async def create_item(item: Item = Depends(Item.validate)):
    # item.validate()会先进行校验，如果不通过则抛出HTTPException异常
    # 如果item有效，则继续执行后续逻辑...

在这里，`Item.validate()`就是一个用于参数校验的DI依赖。

fastapi form

FastAPI是一个用于构建Web API的高性能Python框架，它结合了现代Web开发的最佳实践。在FastAPI中，`Form`是一种功能强大的工具，它允许从HTTP请求正文中解析JSON数据，通常用于处理表单提交。

当你需要处理用户通过HTML表单发送的数据时，可以使用`Form`类。FastAPI提供了`FormData`、`File`等预定义的字段类型，可以直接映射到前端传来的键值对或文件。例如：

from fastapi import FastAPI, Form

app = FastAPI()

@app.post("/submit-form")
async def submit_form(name: str = Form(...), email: str = Form(...)):
    # 这里name和email变量将自动从请求体中获取并验证
    print(f"Received form data: Name={name}, Email={email}")

在这个例子中，`name`和`email`参数前加上`Form(...)`装饰器，表示它们将从POST请求的form-data部分获取数据。如果有错误（如格式不正确），FastAPI会抛出异常，你可以选择捕获并处理这些异常。