使用 Pydantic 和 FastAPI 接受不同的数据类型

Question

我有一个用例，我使用 pydantic 模型从前端应用程序到 FastAPI backedn 接受不同数据类型的数据 - 即dict, boolean, string, int, list 。

我的问题是我应该如何设计我的 pydantic 模型，以便它可以接受任何数据类型，以后可以用于操作数据和创建 API？

from pydantic import BaseModel

class Pino(BaseModel):
    asset:str (The data is coming from the front end ((dict,boolean,string,int,list))  )

@app.post("/api/setAsset")
async def pino_kafka(item: Pino):
    messages = {
        "asset": item.asset
}

Answer 1

定义自定义数据类型：

from typing import Optional, Union
my_datatype = Union[dict,boolean,string,int,list]

在 python 3.9 以后，你不再需要 Union 了：

my_datatype = dict | boolean | string | int | list

然后在您的模型中使用它：

class Pino(BaseModel):
    asset: my_datatype

如果您真的想要“任何”数据类型，只需使用“任何”：

from typing import Any
class Pino(BaseModel):
    asset: Any

无论如何，我几乎找不到一个用例，使用 pydantic 的重点是强加数据类型。