pytest构建和测试FastAPI CURD API

news2024/11/26 2:47:11

文章目录

  • 概述
  • 目标
  • FASTAPI 介绍
    • CRUD API
  • 项目设置
      • freeze
      • pipreqs
  • 代码介绍
  • run API
  • pytest测试
  • F&Q
    • 1.执行uvicorn app.main:app --host localhost --port 8000 --reload 报错 zsh: /usr/local/bin/uvicorn: bad interpreter
    • 2.生成requirement.txt时,pip3 list pipreqs有,但是执行pipreqs提示command not found
      • ~/.bash_profile
      • ~/.zshrc
    • 3.pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for UserBaseSchema

概述

API是连接前后端的前梁,当然前端既可以是UI web的前端,也可以是client端,API的测试和构建一样重要。
FastAPI 是一个用python构建API非常不错的框架,如何确保在客户端或服务器发生错误时 API 返回有用的响应?您应该针对真实数据进行测试还是模拟测试?
在本文中,介绍构建增删改查API(增加(Create)、检索(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete))使用FastAPISQLite并使用fixture等对pytest进行测试。

这里介绍构建Rest API - 从数据库创建、读取、更新、删除用户。

目标

结合本文,从以下几个方面介绍

  1. 开发一个增删改查使用FastAPI框架在Python中实现Rest API
  2. 使用SQLAIchemy ORM 工具和SQLite数据库交互
  3. 使用pytest为FastAPI 进行单测
  4. 处理错误和响应
  5. 使用 FastAPI 的内置Swagger 记录REST API

对于API这里不在赘述,我们了解下FastAPI

FASTAPI 介绍

FastAPI是一个高性能的python web框架,可以轻松构建 API,最初由Sebastian Ramirez于18年创建,并在2019年发布。它是建立在Python 库之上:StarlettePydantic,其中Starlette 是提供底层 Web 应用程序框架,而 Pydantic 是用于数据验证和序列化的库。FastAPI的设计注重易用性,和性能,同时还内置了async/await的支持,使其比传统的同步线程模型更高效。

CRUD API

它是包括了HTTP方法(POST、GET、PUT、DELETE)的设计原则,用于对数据库DB系统中的数据维护的基本操作。广泛用于 Web 开发,用于实现内容管理和维护

项目设置

项目中,我们创建一个增删改查使用API从的关系型数据库(使用SQLite)创建、读取、更新和删除用户,项目名称这里叫fastapi_curdapi

fastapi_curdapi
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── database.py
│   ├── main.py
│   ├── models.py
│   ├── schemas.py
│   └── user.py
├── pyest.ini
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── tests
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py
│   └── test_curd_api.py

其中app目录下包含源代码如下所示:

  • database.py — 创建数据库引擎和 SQLite 设置。
  • main.py — 创建 FastAPI 客户端、健康检查器和中间件。
  • models.py - 数据库架构。
  • schemas.py — 用户基础架构和响应架构。
  • user.py — API 路由和响应格式。
  • tests目录包含 API 的单元测试。

文件中列出了依赖项 pyproject.toml,或者说使用requirement.txt 这里使用pip3进行维护

fastapi==0.111.0
pydantic==2.7.3
SQLAlchemy==2.0.30
SQLAlchemy_Utils==0.41.2

对于项目生成requirement.txt,常用有两种方法

freeze

  • 应用场景:在单一虚拟环境下,可以使用这种方式。
  • 优点:这种方式会把当前环境下的所有依赖包都整理出来。
  • 缺点:不是针对某个项目生成,如果当前环境下有多个项目,那么会生成大量无关的依赖信息。
pip freeze > requirements.txt

  • 但是用这个方法,可以实现一个功能:删除当前环境的所有python依赖。
pip uninstall -r requirements.txt -y

pipreqs

  • 应用场景:针对单个项目生成 requirements.txt
  • 优点:使用 pipreqs 可以自动检索到当前项目下的所有组件及其版本,并生成 requirements.txt 文件,极大方便了项目迁移和部署的包管理。
  • 缺点:相比直接用 freeze 命令,能直接隔离其它项目的包生成。
pipreqs ./ --encoding=utf-8
#强制执行命令 --force ,覆盖原有的 requirements.txt 文件
pipreqs ./ --encoding=utf-8 --force

所以这里使用pipreqps

代码介绍

database.py是创建数据库引擎和SQLite设置的代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This module is ***
# @Time : 2024/6/6 09:54
# @Author :
# function :
# @File : database.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

SQLITE_DATABASE_URL = "sqlite:///./user.db"

engine = create_engine(SQLITE_DATABASE_URL, echo=True, connect_args={"check_same_thread": False})

SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

Base = declarative_base()

def get_db():
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()

SQLite作为内存数据库,使用起来较为简便,当然还可以使用PostgreSQL、MySQL等数据库。而get_db函数是一个依赖项,将会为注入的每个请求创建一个新的数据库会话session。

models.py-数据库架构

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This module is ***
# @Time : 2024/6/6 09:54
# @Author : 
# function :
# @File : models.py
import uuid

from sqlalchemy import Column, String, Boolean, TIMESTAMP
from sqlalchemy_utils import UUIDType
from sqlalchemy.sql import func

from app.database import Base


class User(Base):
    __tablename__ ="users"

    # Primary key and GUID type
    id = Column(UUIDType(binary=False), primary_key=True, default=uuid.uuid4())

    # String types with appropriate non0null constraints
    first_name = Column(
        String(255), nullable=False, index=True
    )  # Index for faster searches

    last_name = Column(
        String(255), nullable=False, index=True
    )  # Index for faster searches

    address = Column(String(255), nullable=True)

    # Boolean type with a deafult value
    activated = Column(Boolean, nullable=False, default=True)

    # Timestamp with timezone support
    createAt = Column(
        TIMESTAMP(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now()
    )

    udpatedAt = Column(TIMESTAMP(timezone=True), default=None, onupdate=func.now())

本例中的数据模型非常简单 - 一个包含列的User表- id、first_name、last_name、address、activated、createdAt、updatedAt

使用SQLAlchemy ORM,我们定义表模式和列。

现在我们有了数据库模型,让我们使用Pydantic User创建和响应模型。
schemas.py — 用户基础架构和响应架构

from enum import Enum
from datetime import datetime
from typing import List
from pydantic import BaseModel, Field
from uuid import UUID


class UserBaseSchema(BaseModel):

    id: UUID = None
    first_name: str = Field(
        ..., description="The first name of the user", example="John"
    )
    last_name: str = Field(..., description="The last name of the user", example="Doe")
    address: str = None
    activated: bool = False
    createdAt: datetime = None
    # updatedAt: datetime = None
    updatedAt: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)

    class Config:
        from_attributes = True
        populate_by_name = True
        arbitrary_types_allowed = True


class Status(Enum):
    Success = "Success"
    Failed = "Failed"


class UserResponse(BaseModel):
    Status: Status
    User: UserBaseSchema


class GetUserResponse(BaseModel):
    Status: Status
    User: UserBaseSchema


class ListUserResponse(BaseModel):
    status: Status
    results: int
    users: List[UserBaseSchema]


class DeleteUserResponse(BaseModel):
    Status: Status
    Message: str

上面的用法中使用到了 Pydantic 模型,用于在API路由中验证请求和响应负载信息

user.py- API路由和响应信息

import app.schemas as schemas
import app.models as models
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
from fastapi import Depends, HTTPException, status, APIRouter
from app.database import get_db

router = APIRouter()


@router.post(
    "/", status_code=status.HTTP_201_CREATED, response_model=schemas.UserResponse
)
def create_user(payload: schemas.UserBaseSchema, db: Session = Depends(get_db)):
    try:
        # Create a new user instance from the payload
        new_user = models.User(**payload.model_dump())
        db.add(new_user)
        db.commit()
        db.refresh(new_user)

    except IntegrityError as e:
        db.rollback()
        # Log the error or handle it as needed
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_409_CONFLICT,
            detail="A user with the given details already exists.",
        ) from e
    except Exception as e:
        db.rollback()
        # Handle other types of database errors
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
            detail="An error occurred while creating the user.",
        ) from e

    # Convert the SQLAlchemy model instance to a Pydantic model
    user_schema = schemas.UserBaseSchema.from_orm(new_user)
    # Return the successful creation response
    return schemas.UserResponse(Status=schemas.Status.Success, User=user_schema)


@router.get(
    "/{userId}", status_code=status.HTTP_200_OK, response_model=schemas.GetUserResponse
)
def get_user(userId: str, db: Session = Depends(get_db)):
    user_query = db.query(models.User).filter(models.User.id == userId)
    db_user = user_query.first()

    if not db_user:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
            detail=f"No User with this id: `{userId}` found",
        )

    try:
        return schemas.GetUserResponse(
            Status=schemas.Status.Success, User=schemas.UserBaseSchema.model_validate(db_user)
        )
    except Exception as e:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
            detail="An unexpected error occurred while fetching the user.",
        ) from e


@router.patch(
    "/{userId}",
    status_code=status.HTTP_202_ACCEPTED,
    response_model=schemas.UserResponse,
)
def update_user(
    userId: str, payload: schemas.UserBaseSchema, db: Session = Depends(get_db)
):
    user_query = db.query(models.User).filter(models.User.id == userId)
    db_user = user_query.first()

    if not db_user:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
            detail=f"No User with this id: `{userId}` found",
        )

    try:
        update_data = payload.dict(exclude_unset=True)
        user_query.update(update_data, synchronize_session=False)
        db.commit()
        db.refresh(db_user)
        user_schema = schemas.UserBaseSchema.model_validate(db_user)
        return schemas.UserResponse(Status=schemas.Status.Success, User=user_schema)
    except IntegrityError as e:
        db.rollback()
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_409_CONFLICT,
            detail="A user with the given details already exists.",
        ) from e
    except Exception as e:
        db.rollback()
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
            detail="An error occurred while updating the user.",
        ) from e


@router.delete(
    "/{userId}",
    status_code=status.HTTP_202_ACCEPTED,
    response_model=schemas.DeleteUserResponse,
)
def delete_user(userId: str, db: Session = Depends(get_db)):
    try:
        user_query = db.query(models.User).filter(models.User.id == userId)
        user = user_query.first()
        if not user:
            raise HTTPException(
                status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
                detail=f"No User with this id: `{userId}` found",
            )
        user_query.delete(synchronize_session=False)
        db.commit()
        return schemas.DeleteUserResponse(
            Status=schemas.Status.Success, Message="User deleted successfully"
        )
    except Exception as e:
        db.rollback()
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
            detail="An error occurred while deleting the user.",
        ) from e


@router.get(
    "/", status_code=status.HTTP_200_OK, response_model=schemas.ListUserResponse
)
def get_users(
    db: Session = Depends(get_db), limit: int = 10, page: int = 1, search: str = ""
):
    skip = (page - 1) * limit

    users = (
        db.query(models.User)
        .filter(models.User.first_name.contains(search))
        .limit(limit)
        .offset(skip)
        .all()
    )
    return schemas.ListUserResponse(
        status=schemas.Status.Success, results=len(users), users=users
    )

上述代码定了 C R U D用户的API路由信息,可以更具需要再处理错误信息,日志记录,响应格式等方面的复杂功能。主要围绕4条信息开展的,也是我么日常使用较多的错误码类型。

  • create_user- 创建新用户。201成功或409发生冲突时返回状态代码。
  • get_user- 通过 ID 获取用户。如果200成功则返回状态代码,404如果未找到则返回状态代码。
  • update_user- 通过 ID 更新用户。202成功或409发生冲突时返回状态代码。
  • delete_user- 根据 ID 删除用户。如果202成功则返回状态代码,404如果未找到则返回状态代码。
  • get_users- 获取用户列表。200成功时返回状态代码。

main.py — 创建 FastAPI 客户端、健康检查器和中间件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This module is ***
# @Time : 2024/6/6 09:54
# @Author : 
# function :
# @File : main.py
from app import models, user
from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from app.database import engine

models.Base.metadata.create_all(bind=engine)

app = FastAPI()

origins = [
    "http://localhost:3000",
]

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=origins,
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)


app.include_router(user.router, tags=["Users"], prefix="/api/users")


@app.get("/api/healthchecker")
def root():
    return {"message": "The API is LIVE!!"}

上面的信息创建了FastAPI client,设置了 CORS中间件并定义了API路由user.py

run API

要拉起服务,执行如下cli命令

uvicorn app.main:app --host localhost --port 8000 --reload

在这里插入图片描述
在浏览器输入:http://localhost:8000/docs
在这里插入图片描述
通过使用不同接口完成测试。

pytest测试

tests使用conftest.py完成封装,使用test_curd_api完成业务测试。在conftest.py中

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This module is ***
# @Time : 2024/6/6 09:54
# @Author : 
# function :
# @File : conftest.py
import pytest
import uuid
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.pool import StaticPool
from fastapi.testclient import TestClient
from app.main import app
from app.database import Base, get_db

# SQLite database URL for testing
SQLITE_DATABASE_URL = "sqlite:///./test_db.db"

# Create a SQLAlchemy engine
engine = create_engine(
    SQLITE_DATABASE_URL,
    connect_args={"check_same_thread": False},
    poolclass=StaticPool,
)

# Create a sessionmaker to manage sessions
TestingSessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

# Create tables in the database
Base.metadata.create_all(bind=engine)


@pytest.fixture(scope="function")
def db_session():
    """Create a new database session with a rollback at the end of the test."""
    connection = engine.connect()
    transaction = connection.begin()
    session = TestingSessionLocal(bind=connection)
    yield session
    session.close()
    transaction.rollback()
    connection.close()


@pytest.fixture(scope="function")
def test_client(db_session):
    """Create a test client that uses the override_get_db fixture to return a session."""

    def override_get_db():
        try:
            yield db_session
        finally:
            db_session.close()

    app.dependency_overrides[get_db] = override_get_db
    with TestClient(app) as test_client:
        yield test_client


# Fixture to generate a random user id
@pytest.fixture()
def user_id() -> uuid.UUID:
    """Generate a random user id."""
    return str(uuid.uuid4())


# Fixture to generate a user payload
@pytest.fixture()
def user_payload(user_id):
    """Generate a user payload."""
    return {
        "id": user_id,
        "first_name": "John",
        "last_name": "Doe",
        "address": "123 Farmville",
    }


@pytest.fixture()
def user_payload_updated(user_id):
    """Generate an updated user payload."""
    return {
        "first_name": "Jane",
        "last_name": "Doe",
        "address": "321 Farmville",
        "activated": True,
    }

接着进行测试用例的编写

tests/test_crud_api.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# This module is ***
# @Time : 2024/6/6 09:55
# @Author : 
# function :
# @File : test_curd_api.py
import time


def test_root(test_client):
    response = test_client.get("/api/healthchecker")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"message": "The API is LIVE!!"}


def test_create_get_user(test_client, user_payload):
    response = test_client.post("/api/users/", json=user_payload)
    response_json = response.json()
    assert response.status_code == 201

    # Get the created user
    response = test_client.get(f"/api/users/{user_payload['id']}")
    assert response.status_code == 200
    response_json = response.json()
    assert response_json["Status"] == "Success"
    assert response_json["User"]["id"] == user_payload["id"]
    assert response_json["User"]["address"] == "123 Farmville"
    assert response_json["User"]["first_name"] == "John"
    assert response_json["User"]["last_name"] == "Doe"


def test_create_update_user(test_client, user_payload, user_payload_updated):
    response = test_client.post("/api/users/", json=user_payload)
    response_json = response.json()
    assert response.status_code == 201

    # Update the created user
    time.sleep(
        1
    )  # Sleep for 1 second to ensure updatedAt is different (datetime precision is low in SQLite)
    response = test_client.patch(
        f"/api/users/{user_payload['id']}", json=user_payload_updated
    )
    response_json = response.json()
    assert response.status_code == 202
    assert response_json["Status"] == "Success"
    assert response_json["User"]["id"] == user_payload["id"]
    assert response_json["User"]["address"] == "321 Farmville"
    assert response_json["User"]["first_name"] == "Jane"
    assert response_json["User"]["last_name"] == "Doe"
    assert response_json["User"]["activated"] is True
    assert (
        response_json["User"]["updatedAt"] is not None
        and response_json["User"]["updatedAt"] > response_json["User"]["createdAt"]
    )


def test_create_delete_user(test_client, user_payload):
    response = test_client.post("/api/users/", json=user_payload)
    response_json = response.json()
    assert response.status_code == 201

    # Delete the created user
    response = test_client.delete(f"/api/users/{user_payload['id']}")
    response_json = response.json()
    assert response.status_code == 202
    assert response_json["Status"] == "Success"
    assert response_json["Message"] == "User deleted successfully"

    # Get the deleted user
    response = test_client.get(f"/api/users/{user_payload['id']}")
    assert response.status_code == 404
    response_json = response.json()
    assert response_json["detail"] == f"No User with this id: `{user_payload['id']}` found"


def test_get_user_not_found(test_client, user_id):
    response = test_client.get(f"/api/users/{user_id}")
    assert response.status_code == 404
    response_json = response.json()
    assert response_json["detail"] == f"No User with this id: `{user_id}` found"


def test_create_user_wrong_payload(test_client):
    response = test_client.post("/api/users/", json={})
    assert response.status_code == 422


def test_update_user_wrong_payload(test_client, user_id, user_payload_updated):
    user_payload_updated["first_name"] = (
        True  # first_name should be a string not a boolean
    )
    response = test_client.patch(f"/api/users/{user_id}", json=user_payload_updated)
    assert response.status_code == 422
    response_json = response.json()
    assert response_json == {
        "detail": [
            {
                "type": "string_type",
                "loc": ["body", "first_name"],
                "msg": "Input should be a valid string",
                "input": True,
            }
        ]
    }


def test_update_user_doesnt_exist(test_client, user_id, user_payload_updated):
    response = test_client.patch(f"/api/users/{user_id}", json=user_payload_updated)
    assert response.status_code == 404
    response_json = response.json()
    assert response_json["detail"] == f"No User with this id: `{user_id}` found"

执行测试用例的时候,可以直接点击ide,这里使用的是macOs pycharm中的三角,也可以执行

pytest

F&Q

执行为macOS Sonoma 14.0 python3.9.6

# python3 -V
Python 3.9.6

1.执行uvicorn app.main:app --host localhost --port 8000 --reload 报错 zsh: /usr/local/bin/uvicorn: bad interpreter

  1. 查看python路径
% which python3
/usr/bin/python3
  1. 检修uvicorn脚本的Shebang行
which uvicorn
/Python/3.9/bin/uvicorn

既然报错解释器相关的问题,进入到文件中,将第一行解释器的路径修改为

#!/usr/bin/python3

保存退出即可。

2.生成requirement.txt时,pip3 list pipreqs有,但是执行pipreqs提示command not found

  1. 查询pipreqs命令
ffastapi_curdapi % which pipreqs                    
pipreqs not found
fastapi_curdapi % pip3 list| grep pipreqs
pipreqs                   0.5.0
fastapi_curdapi % pipreqs
zsh: command not found: pipreqs
fastapi_curdapi % 
bfastapi_curdapi % which python3
/usr/bin/python3

如果which中找不到,则说明不在$PATH中,这里看到Python位于/usr/bin/下,而macOS中一般客户手动安装的路径位于/usr/local/bin/下,查询pipreqs的安装路径

fastapi_curdapi % pip3 show pipreqs | grep Location
Location: ~/Library/Python/3.9/lib/python/site-packages

重点关注输出中的Location字段,它会显示该包的安装路径。全局安装的包一般位于/usr/local/lib/pythonX.Y/site-packages(X.Y代表你的Python版本),而用户级安装的包通常位于~/Library/Python/X.Y/lib/python/site-packages
在用户级目录下发现

bin % pwd
***/Library/Python/3.9/bin
bin % ls | grep pipreqs
pipreqs

需要将对应的路径添加到PATH中,添加到用户PATH中,一般有~/.bash_profile~/.zshrc两个文件,
~/.bash_profile~/.zshrc 是两种不同Shell的配置文件,它们分别用于Bash和Zsh这两种Unix/Linux shell环境中。它们存储着用户自定义的设置和环境变量,使得用户可以在启动shell时应用自己的个性化配置。下面是两者的具体区别:

~/.bash_profile

  • 用途: 主要用于Bash shell。它是Bash在登录(login)模式下读取的第一个配置文件。当用户通过终端登录或者使用ssh远程登录时,Bash会执行这个文件来设置环境变量(如PATH)、别名(aliases)以及其他一些初始化设置。
  • 特点: 适合放置那些只需要在登录时执行一次的配置,比如环境变量设置、启动程序等。
  • 兼容性: 由于Bash是大多数Linux发行版和macOS的默认shell,所以这个文件在这些系统中非常常见。

~/.zshrc

  • 用途: 专用于Zsh shell。无论是在交互式登录还是非登录shell中,Zsh都会读取这个文件。这意味着每次你打开一个新的Zsh终端窗口或tab时,~/.zshrc中的配置都会被应用。
  • 特点: 由于Zsh提供了比Bash更多的功能和定制性,~/.zshrc可以包含更复杂的配置,如插件管理(如oh-my-zsh)、主题设置、自定义函数、别名等。
  • 兼容性: 自macOS Catalina开始,Apple将Zsh设为默认shell,因此在较新的macOS系统中,~/.zshrc成为用户配置shell环境的主要文件
    如果你正在使用macOS并且主要使用的是Zsh(尤其是在Catalina及以后的版本),那么你应当关注/.zshrc的配置。如果你在某些场景下仍然使用Bash(或者系统默认是Bash),则需要维护/.bash_profile。两者都非常重要,因为它们决定了你的shell环境如何响应你的命令以及提供哪些功能。在一些情况下,用户可能需要在这两个文件中都做一些配置,特别是当他们同时在Bash和Zsh环境中工作时。而且macOS Catalina是Mac的第16个主要版本,版本号为macOS 10.15,从 2019.10.8 开始,所以可以认为只需要维护~/.zshrc即可。
# 使用的macos的默认python,位于/usr/bin下,而用户级一般位于/usr/local/bin下,因此需要将用户级安装目录加入到PATH中
export PATH="自己的目录地址/Library/Python/3.9/bin:$PATH"

保存退出后,执行

source ~/.zshrc

这里大家会好奇机器明明Sonoma 14.0为什么要修改 .zshrc呢,当然是确定本机的默认Shell已经从Bash是否切换到了Zsh。执行命令

% echo $SHELL
/bin/zsh

发现这里已经切换到zsh,所以上面需要修改~/.zshrc

3.pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for UserBaseSchema

在执行pytest全量的case时报错如下:

E       pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for UserBaseSchema
E       updatedAt
E         Input should be a valid datetime [type=datetime_type, input_value=None, input_type=NoneType]
E           For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.7/v/datetime_type

../../../../Library/Python/3.9/lib/python/site-packages/pydantic/main.py:1220: ValidationError

在这里插入图片描述
这个错误信息表明你在使用Pydantic模型(UserBaseSchema)验证数据时遇到了问题,具体来说,错误发生在updatedAt字段,它期望一个有效的datetime类型值,但实际上收到了None,所以发现在schemas.py中定义updatedAt和createdAt都使用了初始化值为None的情况

...
    address: str = None
    activated: bool = False
    createdAt: datetime = None
    # updatedAt: datetime = None
    updatedAt: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
...

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1797186.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

游戏开发指南,一个充满想象力和机遇的职业领域!

游戏是软件里常见的一种类型,是常见的一种计算机娱乐方式。以前的游戏偏中大型游戏居多,现在发展为小型游戏较多,尤其是微信游戏的出现更加体现了这个特点。 随着游戏产业的蓬勃发展,越来越多的公司开始考虑将游戏制作外包给专业…

晶圆几何量测系统支持半导体制造工艺量测,保障晶圆制造工艺质量

晶圆面型参数厚度、TTV、BOW、Warp、表面粗糙度、膜厚、等是芯片制造工艺必须考虑的几何形貌参数。其中TTV、BOW、Warp三个参数反映了半导体晶圆的平面度和厚度均匀性,对于芯片制造过程中的多个关键工艺质量有直接影响。 TTV、BOW、WARP对晶圆制造工艺的影响 对…

Python | Leetcode Python题解之第128题最长连续序列

题目: 题解: class Solution:def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:longest_streak 0num_set set(nums)for num in num_set:if num - 1 not in num_set:current_num numcurrent_streak 1while current_num 1 in num_set:curre…

ALOS PALSAR 产品介绍

简介 L1.0 产品 该产品由原始观测数据(0 级)通过数据编辑(如位重新调整和添加轨道信息)生成。它是重建的、未经处理的信号数据,带有辐射和几何校正系数(附加但未应用)。 L1.1 产品 该产品由…

保姆级讲解 FTP服务器的搭建、配置与管理

本来目录很长的 因为感觉不太美观 所以小标题都删掉了 本文介绍了 本地用户的FTP服务器搭建实例匿名用户的FTP服务器搭建实例虚拟用户的FTP服务器搭建实例企业常见类型搭建实验 配置与管理FTP服务器 配置与管理FTP服务器一、FTP相关知识二、项目设计与准备三、项目实施四、认识…

构建Vue3项目的几种方式,如何简化setup写法

1、说明 在vue2版本中,我们使用vue-cli脚手架进行构建,而切换到Vue3之后,依然可以使用vue-cli脚手架进行构建,但是官方推荐使用vite工具进行构建,下面将介绍几种方式构建vue3项目。 2、使用vue-cli脚手架构建Vue3项目…

MySQL -- 连接查询

MySQL使用连接查询(JOIN)是为了从多个相关表中获取数据。连接查询是一种强大且常用的操作,可以根据某些条件将两张或多张表中的数据组合在一起,返回一个联合结果集。 1.为什么使用连接查询 数据规范化: 数据库设计时通…

针对多智能体协作框架的元编程——METAGPT

M ETA GPT: M ETA P ROGRAMMING FOR M ULTI -A GENT COLLABORATIVE F RAMEWORK 1.概述 现有的多智能体系统主要面临以下问题: 复杂性处理不足:传统的多智能体系统主要关注简单任务,对于复杂任务的处理能力有限,缺乏深入探索和…

WeTrade亮相Traders Fair展会菲律宾站

2024年5月25日,菲律宾交易博览会在马尼拉的Edsa香格里拉酒店圆满落幕。 WeTrade作为本次交易博览会的重要战略合作伙伴、参展商和赞助商,吸引了全球各界人士的广泛关注。 现场,我们的菲律宾团队与客户进行了亲密的面对面交流,并…

如何理解与学习数学分析——第二部分——数学分析中的基本概念——第5章——序列

第2 部分:数学分析中的基本概念 (Concepts in Analysis) 5. 序列(Sequences) 本章介绍了序列属性,例如单调性、有界性和收敛性,使用图表和示例来解释这些属性,并演示如何在各种证明中使用它们的定义。讨论了趋于无穷大的序列出…

计算机网络学习实践:DHCP跨网段动态分配IP

计算机网络学习实践:DHCP跨网段动态分配IP 1.实验准备 实验环境:思科的模拟器 实验设备: 1个服务器,2个二层交换机(不是三层的),4个PC机,1个路由器 三个网段 192.168.1.0 255.…

大语言模型 (LLM) 窥探未来

随着2023年的岁月渐渐走向尾声,我们站在人工智能的前沿,回望大语言模型(Large Language Models, LLM)所走过的道路,同时也不禁展望未来。从初步尝试到成为人工智能领域的万千宠爱,一种又一种的技术突破&…

STM32(九):USART串口通信 (标准库函数)

前言 上一篇文章已经介绍了如何用STM32单片机中独立看门狗来实现检测按键点灯的程序。这篇文章我们来介绍一下如何用STM32单片机中USART通信协议来串口通信,并向XCOM发送信息。 一、实验原理 1.通信的介绍 首先,我们先介绍一下通信,何为通…

WordPress--批量关闭 Pingback 和 Trackback

原文网址:WordPress--批量关闭 Pingback 和 Trackback_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 本文介绍WordPress如何批量关闭 Pingback 和 Trackback。 新发布文章默认关闭 在设置> 讨论中关闭如下两项: 关闭已经发布的文章 UPDATE wp_posts SET ping…

分析示例 | Simufact焊接工艺仿真变形精确预测汽车结构

导语 焊接是汽车制造过程中一个关键环节,白车身、发动机、底盘和变速箱等都离不开焊接工艺的应用,主要涉及气保焊、电阻点焊、激光焊、电子束焊等多种焊接工艺。由于汽车车型众多、成形结构复杂、汽车制造质量、效率、成本等方面的综合要求。如何高效、…

OpenGL系列(五)纹理贴图

概述 OpenGL纹理是一种在三维图形中应用纹理映射的技术。纹理是一张图像,可以应用到三维模型的表面上,从而使得模型看起来更加真实和具有细节。通过纹理映射,可以将图像的像素值与三维模型的顶点进行匹配,从而为模型的表面增加细节…

6ull--系统移植(U-Boot、内核kernel、根文件系统rootfs)

1、摘要 版本型号:ubuntu18.04 ARM板型号:imx6ull-emmc-8g核心板 要在Linux内核中进行驱动的编写,因此要找到kernel源码,适配内核kernel到板子上。 本文主要记录对imx6ull进行系统移植 U-Boot是官方自带的,没…

X86+FPGA方案:铁路货车装载视频智能监视系统应用

如果说高铁技术的问世开启了铁路运输的“速度革命”,那么人工智能技术的应用则将造就铁路出行的“智能革命”。铁路是国民经济的大动脉,铁路运输安全不仅影响铁路本身的效率和效益,更直接影响了整个社会的生产生活和稳定和谐。铁路货物运输是…

【笔记】1/4被动悬架垂向动力学仿真+频域特性分析

1/4被动悬架 代码: %书第156页、159页 clc clear close all %% 一.悬架参数 ms320; mw50; Ks22000; Cs1500; Kw195000; f00.07; %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 二.垂向振动动力学仿真 %% 二.1.状态方程 A [0 1 0 -1;.…

LlamaIndex三 配置

前言 在上篇LlamIndex二 RAG应用开发 - 掘金 (juejin.cn)中,我们学习到LlamaIndex对RAG的全面支持。这篇文章,我们就来细化这个过程,尝试各种配置选项,满足不同场景需求。学习过后,大家再开发RAG应用,会更…