FastAPI 请求与校验

Marshio2026/10/23About 1 min

FastAPI 请求与校验

FastAPI 用函数签名描述路径参数、查询参数和请求体，再把校验与文档生成连接起来。先分清输入在哪里，再考虑异步与部署。

最小接口

# 可独立运行；需要 FastAPI 和 httpx
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, Field

class Item(BaseModel):
    name: str
    quantity: int = Field(ge=0)

app = FastAPI()

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

with TestClient(app) as client:
    response = client.post("/items", json={"name": "book", "quantity": 2})
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()["quantity"] == 2
    assert client.post("/items", json={"name": "book", "quantity": -1}).status_code == 422

这个示例按 Pydantic v2 写。字段约束明确要求非负整数，但默认校验仍可能进行类型转换；需要严格输入语义时，应另外配置相应规则。框架的基础调用方式见官方入门。

同步与异步函数

有可等待的异步 IO 时，使用 async def 并 await 对应接口。不要在异步视图里直接运行长时间阻塞调用；普通 def 路由和异步路由的执行方式不同，选择要和依赖库一致。

依赖与生命周期

可复用的请求依赖适合用 Depends 表达。数据库会话等需要清理的资源，应有明确的创建和关闭区间；进程启动和关闭阶段的共享资源可由生命周期管理。后台任务不应继续使用已经结束请求的会话。

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