fastapi接收json不验证数据

FastAPI默认会对请求体中的JSON数据进行验证。如果请求体中的JSON数据与模型定义不符，则会返回一个400 Bad Request错误响应。如果您希望禁用验证，可以在Pydantic模型中将Config参数的属性validate_assignment设置为False。下面是一个禁用验证的例子：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str = Field(..., validate_assignment=False)
    price: float = Field(..., validate_assignment=False)
    is_offer: bool = None

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

在上述代码中，定义了一个名为Item的Pydantic模型，并在name和price字段的Field参数中将validate_assignment设置为False，禁用验证。接着，在create_item函数中，将Item作为参数注入，FastAPI会自动解析请求体中的JSON格式数据，并将其转换成Item对象，但不会进行验证。

相关问题

fastapi接收json数据，不验证数据

如果你想要在FastAPI中接收JSON数据，但不需要对数据进行验证，你可以使用`Body`类的`raw`参数。`raw`参数允许你直接访问原始的JSON字符串，而不需要进行验证。下面是一个示例：

from fastapi import FastAPI, Body

app = FastAPI()

@app.post("/items/")
async def create_item(item: str = Body(..., raw=True)):
    return item

在上面的代码中，我们定义了一个POST请求处理程序，它期望接收一个JSON对象作为请求体，并将其作为字符串返回。我们使用`Body`类来声明请求体，并将`raw`参数设置为`True`，以便访问原始JSON字符串。

如果你想要将JSON字符串转换为Python字典，你可以使用`json`模块：

import json

@app.post("/items/")
async def create_item(item: str = Body(..., raw=True)):
    item_dict = json.loads(item)
    return item_dict

在上面的代码中，我们使用`json.loads`方法将`item`字符串转换为Python字典，并将其返回。

需要注意的是，使用`raw`参数意味着你将失去`pydantic`提供的强大的数据验证功能。如果你需要对数据进行验证，请使用`pydantic`模型作为请求体，或者手动验证数据。

fastapi接收json数据不需要验证

不建议这样做。即使您相信发送方会发送正确的JSON格式数据，您仍然应该验证它们。验证可以确保您的应用程序在处理数据时不会出现异常或崩溃，并且可以确保应用程序的安全性。您可以使用FastAPI的`Body`类来验证传入的JSON数据。例如，以下代码段演示了如何使用FastAPI验证JSON数据：

from fastapi import FastAPI, Body
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item = Body(...)):
    return item

在上面的代码中，我们使用`BaseModel`创建了一个名为`Item`的模型。然后，我们在路由函数`create_item`中使用`Body`类将传入的JSON数据验证为`Item`模型。如果传入的JSON数据与模型不匹配，则FastAPI会自动返回400 Bad Request响应。