FastAPI 请求体参数

所谓的请求体参数，就是不在url中的发送的数据，其实我们应该知道http协议是什么。
所谓的协议，就是一种格式的约定。举个生活中的简单的例子，你想买个早餐，你要问老板鸡蛋灌饼多少钱，老板告诉你价格知道，你决定要不要买，然后老板给你鸡蛋灌饼，你给老板钱。
那么在互联网中，你给别人发送数据，也要遵循一定的约定，这个约定，是前人早就约定好的。我们使用互联网，就要遵守人家制定的规则。
HTTP（Hypertext Transfer Protocol）是互联网上应用最为广泛的一种网络协议，主要用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。它是一个基于请求与响应模型的、无状态的、应用层协议。客户端（如Web浏览器或API客户端）向服务器发送一个HTTP请求，服务器收到请求后返回一个HTTP响应。

HTTP 请求格式

一个典型的HTTP请求由以下几部分组成：

1. 请求行：包含方法（GET、POST等）、URL和HTTP版本。
2. 请求头：包含一些附加信息，如内容类型、认证信息、缓存控制等。
3. 空行：表示请求头结束，接下来是请求体。
4. 请求体（可选）：用于传递额外的数据，通常在POST、PUT等方法中使用。

GET 示例

GET /api/users/123 HTTP/1.1
Host: example.com
Content-Type: application/json
Accept-Language: en-US,en;q=0.9

在这个例子中，客户端请求访问 example.com 的 /api/users/123 资源。这个请求没有请求体，因为GET方法通常不携带数据。
下面是一个使用curl在命令行进行的例子

POST 示例

POST /api/users/ HTTP/1.1
Host: example.com
Content-Type: application/json
Accept-Language: en-US,en;q=0.9

{
  "username": "john_doe",
  "email": "john.doe@example.com",
  "password": "secretpassword"
}

在这个例子中，客户端向 example.com 的 /api/users/ 发送了一个POST请求，并且在请求体中包含了要创建的新用户的信息。这些信息以JSON格式编码。

GET 和 POST 的区别

• 可见性：GET请求的所有参数都在URL中显示，而POST请求的参数则放在请求体中，对用户不可见。
• 长度限制：虽然HTTP规范并没有明确指出GET请求的长度限制，但在实践中，由于URL长度限制，GET请求不适合传输大量数据。相比之下，POST请求可以携带更长的数据。
• 安全性：由于GET请求中的所有数据都暴露在URL中，所以不应该用来传输敏感信息，比如密码。而POST请求将数据放在请求体中，相对更安全。
• 缓存：浏览器会对GET请求进行缓存，而不会缓存POST请求。
• 幂等性：GET请求是幂等的，这意味着多次发出相同的GET请求应该得到相同的结果。而POST请求通常是非幂等的，每次请求可能会有不同的结果，例如创建新的资源。

总结

GET和POST是两种最常用的HTTP方法，它们分别适用于不同的场景。通常来说，GET用于获取资源，而POST用于提交数据。理解这些基本概念有助于正确地构建和使用RESTful API。

在构建 RESTful API 时，我们经常需要处理来自客户端的 JSON 格式的数据。FastAPI 提供了一种非常简单的方式来定义和验证这些数据。

FastAPI中的请求体参数

在 FastAPI 中，我们可以使用 Pydantic 库中的 BaseModel 类来定义请求体参数。例如，假设我们要创建一个用户，我们需要接收包含用户名、电子邮件和密码的 JSON 数据。我们可以这样定义这个模型：

然后，在我们的路由函数中，我们可以将这个模型作为类型提示来接收请求体参数：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    username: str
    email: str
    password: str
    
app = FastAPI()

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return {"username": user.username, "email": user.email}

在这个例子中，user 参数将会被自动解析为一个 User 对象。如果请求体中的数据不符合 User 模型的要求（例如，缺少了某个字段或者字段的类型不对），FastAPI 将会返回一个错误响应。
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验证请求体参数

在FastAPI中，这可以通过使用Pydantic模型来完成。Pydantic模型允许你定义数据模型，并自动进行数据验证和序列化。在你的main.py文件中，添加以下内容：

from typing import Optional
from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    quantity: int

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

在这个例子中，我们定义了一个Item模型，它有四个字段：name（一个必需的字符串），description（一个可选的字符串），price（一个浮点数），和quantity（一个整数）。然后我们在create_item函数中使用这个模型作为参数。FastAPI将自动验证请求体是否符合这个模型的定义。如果请求体不符合模型的定义，FastAPI将自动返回一个清晰的错误信息。

结束语

Pydantic是一个很强大的库，是FastAPI的两大核心之一，我们将在下面一节中详细介绍