前面一直记录的是请求相关的内容,这篇文章开始记录一下响应相关的内容,包括请求模型和模型继承以及状态码等相关的内容。

一个任意dict构成的基本响应

# 任意dict构成的响应
@app06.get("/stu06/dict", response_model=Dict[str, float])
async def stu06_read_keyword_weights():
    return {"foo": 2.3, "bar": 3.4}

上面是用Dict声明的一个响应模型,只需要声明键和值的类型,就能直接响应。

image-20221129181122307

定义基本响应模型

# 定义一个基本模型类
class userIn(BaseModel):
    username: str
    password: str
    email: EmailStr
    sex: str
    age: int


# 响应模型:输出与输入相同的模型数据
@app06.post("/stu06/user_response", response_model=userIn)
def stu06_creat_user(user: userIn):
    return user

这里利用Pydantic定义一个基本的模型类,包含username、password等字段,然后声明一个post请求,请求参数默认Query类型,服务器接受到请求后将接收的数据再次以userIn的类型进行返回。

image-20221129224540214

定义输出响应模型

# 添加一个输出模型类
class userOut(BaseModel):
    username: str
    email: EmailStr
    sex: Optional[str] = "girl"
    age: Optional[int] = None


# 响应输出模型
@app06.post("/stu06/userout", response_model=userOut)
def stu06_response_userout(user: userIn):
    return user

上面的例子不太能反映响应模型类的作用,为了更清楚的展示,这里重新定义一个类,类的名称叫做userOut,相较于上面的例子,少了一个password参数,然后同样是一个post请求,服务器接受一个userIn类型的参数,然后将接收的数据以userOut类型进行返回,响应结果就没有了password字段。

image-20221129224655033

为模型设置值

userItem = {
    "name1": {"username": "name1", "password": "12312312", "email": "hidbiuwu@nenu.edu.cn"},
    "name2": {"username": "name2", "password": "12312312", "email": "hidddwu@163.com", "sex": "girl", "age": 25},
    "MinChess": {"username": "MinChess", "password": "12312312", "email": "MinChess@jiumoz.com", "sex": None,
                 "age": 22}
}


# 响应详细参数
@app06.get("/stu06/response_item", response_model=userOut)
def stu06_response_item(
        username: str = Query(...)
):
    return userItem[username]

通常web开发中,响应的数据都是从数据库进行请求的,比如说用户登录,请求的时候只会发送用户名和密码,返回就需要返回之前用户注册的时候填的更多的基本信息,例如姓名、性别、年龄等;

这里我们首先定义一个字典userItem,字典的keyusername的值,value为一个字典;然后定义一个get请求,请求参数为username;前端发送一个带有username的请求,服务器接收请求后,在userItem中进行匹配,匹配到对应的字段后以userOut类型的形式进行返回。

image-20221129224833928

响应字段控制

忽略未设置的参数 response_model_exclude_nset

# 响应未经参数设置的参数 response_model_exclude_nset=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_unset", response_model=userOut, response_model_exclude_unset=True)
def stu06_response_item_exclude_unset(
        username: str = Query("name1")
):
    return userItem[username]

如上一个例子,当usernamename1的时候,返回是字段是userOut内所有的字段,但是名为name1的字典内,并没有age、sex的字段;遇到这种情况,就可以通过设置参数response_model_exclude_nset=True来进行控制;

image-20221129224849330

响应忽略默认值response_model_exclude_defaults

# 响应忽略和默认值一样的字段 response_model_exclude_defaults=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_defaults", response_model=userOut, response_model_exclude_defaults=True)
def stu06_response_item_exclude_defaults(
        username: str = Query("name2")
):
    return userItem[username]

同样,我们拿到数据发现和默认数据是相同的时候,需要自动忽略,就可以通过设置参数response_model_exclude_defaults=True来实现,即我们发现uesrItem内,名为name2的字典内sex字段和定义的userOut响应模型类的默认值是一样的,我们就进行忽略;

当然实际情况肯定不会是默认一个性别吭…

image-20221129224905361

响应忽略None字段response_model_exclude_none

# 响应忽略None字段 response_model_exclude_none=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_none", response_model=userOut, response_model_exclude_none=True)
def stu06_response_item_exclude_none(
        username: str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

同理,我们需要忽略空字段的时候,就可以通过设置response_model_exclude_none=True参数来实现了,实际应用就是数据库中,某些字段为空会影响用户的体验,那么就可以直接这样设置来过滤空字段;

上面的例子就是,名为MinChess的字段内,sex字段为None,那么我们就不进行返回。

image-20221129224930523

响应只包含指定字段 response_model_include

# 响应只包含指定字段 response_model_include
@app06.get("/stu06/response_model_include", response_model=userOut, response_model_include=["username","age"])
def stu06_response_model_include(
        username:str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

我们定义的模型类可能不适用于所有场景,有些页面只需要头像或者姓名,但是重新定义一个类在参数很多的情况下就完全没必要,所以就可以手动进行指定,如上面的例子response_model_include=["username","age"],指定返回usernameage字段。

image-20221129224945565

响应排除指定字段 response_model_exclude

# 响应排除指定字段 response_model_exclude
@app06.get("/stu06/response_model_exclude", response_model=userOut,response_model_exclude=["email"])
def stu06_response_model_exclude(
        username:str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

弄清楚了上面那个,这个就很容易了,就是忽略某些字段嘛,这里就是忽略email字段。

image-20221129225006030

模型列表

# 模型列表
@app06.get("/stu06/response_users",response_model=List[userOut], response_model_exclude_none=True)
def sru06_response_users(
        username1: Optional[str] = Query("name1"),
        username2: Optional[str] = Query("name2")
):
    return [userItem[username1],userItem[username2]]

模型列表就是响应的内容是一个列表,列表是我们定义的某个模型类类别的,比如管理系统,返回的就是很多个相同类的数据,但是实际应用肯定不是像这里这样传这么多username哈!

这里就直接设置response_modelList类型的就行,其中List为userOut类的;

image-20221129225036700

模型继承

# 基本类
class loginbase(BaseModel):
    phone_number:str
    name:str
# 登录时用到的类,在此基础上,需要增加密码和验证码的字段
class login(loginbase):
    password:str
    code:str
# 登录成功后返回给前端的类,返回的字段和基本类相同,不需要增加或删除,直接pass
class loginsuccess(loginbase):
    pass
# 存储至数据库时的类,在基本模型基础上要添加一个经过处理的密码
class logindb(loginbase):
    hash_password:str
# 伪密码处理函数
def password_hash(password:str):
    return "hash——"+password
# 伪入库类:接收前端传来的login类
def login_database(loginparam:login):
    # 将接收到的login类型下loginparam中的password字段进行处理(加密)
    hashpassword = password_hash(loginparam.password)
    # 首先通过Pydantic模型的.dict()方法将loginparam处理为拥有模型数据的dict
    # 再通过**将其中的参数传递到logindb中,python对其进行解包,便能一一对应进行直接传递了
    # 同时对hash_password进行另外关键字参数的设置
    login_db = logindb(**loginparam.dict(),hash_password=hashpassword)
    print("入库成功!",login_db.dict())
    # 返回logindb类型的数据
    return login_db

@app06.post("/stu06/login",response_model=loginsuccess)
async def stu06_login(login_param:login):
    # 返回请求成功的类型的数据
    loginsuc = login_database(login_param)
    return loginsuc

这个部分其实不主要记录关于响应相关的内容,主要是记录一种思想,实际应用中就是对于同一个user表,登录、响应、存储所涉及的字段都是不同的,所以可以通过定义基本的类,然后进行继承来实现扩展。这样可以减少大量的重复代码;

具体的一些知识点和操作参看上面的注释,写的很明白!

image-20221129225408766

状态码设置

HTTP状态码

HTTP状态码由三个十进制数字组成,第一个十进制数字定义了状态码的类型,后两个数字有分类的作用。不同的状态码代表不同的含义。

HTTP状态码分类

共分为5种类型:

分类 分类描述
1xx 信息,服务器收到请求,需要请求者继续执行操作
2xx 成功,操作被成功接收并处理
3xx 重定向,需要进一步的操作以完成请求
4xx 客户端错误,请求包含语法错误或无法完成请求
5xx 服务器错误,服务器在处理请求的过程中发生了错误

常见状态码&含义

200 - 请求成功,已经正常处理完毕

301 - 请求永久重定向,转移到其它URL

302 - 请求临时重定向

304 - 请求被重定向到客户端本地缓存

400 - 客户端请求存在语法错误

401 - 客户端请求没有经过授权

403 - 客户端的请求被服务器拒绝,一般为客户端没有访问权限

404 - 客户端请求的URL在服务端不存在

500 - 服务端永久错误

直接利用数字声明

@app06.get("/stu06/statuscode",status_code=200)
async def stu06_status():
    return {"status-code":200}

上面的代码,就是直接在请求声明中定义了响应状态码为200;

image-20221129180157668

利用FastAPI进行设置

@app06.get("/stu06/statuscode_fastapi",status_code=status.HTTP_200_OK)
def stu06_fastcode():
    return {"status-code":200}

这里就是利用fastapi.status进行设置的便捷变量

image-20221129180401422

源码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time: 2022/11/29 11:17
# @Author: MinChess
# @File: stu06.py
# @Software: PyCharm

from fastapi import APIRouter, Query ,status
from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
from typing import Optional,List,Dict

app06 = APIRouter()

# 任意dict构成的响应
@app06.get("/stu06/dict", response_model=Dict[str, float])
async def stu06_read_keyword_weights():
    return {"foo": 2.3, "bar": 3.4}


# 定义一个基本模型类
class userIn(BaseModel):
    username: str
    password: str
    email: EmailStr
    sex: str
    age: int


# 响应模型:输出与输入相同的模型数据
@app06.post("/stu06/user_response", response_model=userIn)
def stu06_creat_user(user: userIn):
    return user


# 添加一个输出模型类
class userOut(BaseModel):
    username: str
    email: EmailStr
    sex: Optional[str] = "girl"
    age: Optional[int] = None


# 响应输出模型
@app06.post("/stu06/userout", response_model=userOut)
def stu06_response_userout(user: userIn):
    return user

userItem = {
    "name1": {"username": "name1", "password": "12312312", "email": "hidbiuwu@nenu.edu.cn"},
    "name2": {"username": "name2", "password": "12312312", "email": "hidddwu@163.com", "sex": "girl", "age": 25},
    "MinChess": {"username": "MinChess", "password": "12312312", "email": "MinChess@jiumoz.com", "sex": None,
                 "age": 22}
}


# 响应详细参数
@app06.get("/stu06/response_item", response_model=userOut)
def stu06_response_item(
        username: str = Query(...)
):
    return userItem[username]


# 响应未经参数设置的参数 response_model_exclude_nset=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_unset", response_model=userOut, response_model_exclude_unset=True)
def stu06_response_item_exclude_unset(
        username: str = Query("name1")
):
    return userItem[username]

# 响应忽略和默认值一样的字段 response_model_exclude_defaults=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_defaults", response_model=userOut, response_model_exclude_defaults=True)
def stu06_response_item_exclude_defaults(
        username: str = Query("name2")
):
    return userItem[username]

# 响应忽略None字段 response_model_exclude_none=True
@app06.get("/stu06/response_exclude_none", response_model=userOut, response_model_exclude_none=True)
def stu06_response_item_exclude_none(
        username: str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

# 响应只包含指定字段 response_model_include
@app06.get("/stu06/response_model_include", response_model=userOut, response_model_include=["username","age"])
def stu06_response_model_include(
        username:str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

# 响应排除指定字段 response_model_exclude
@app06.get("/stu06/response_model_exclude", response_model=userOut,response_model_exclude=["email"])
def stu06_response_model_exclude(
        username:str = Query("MinChess")
):
    return userItem[username]

# 模型列表
@app06.get("/stu06/response_users",response_model=List[userOut], response_model_exclude_none=True)
def sru06_response_users(
        username1: Optional[str] = Query("name1"),
        username2: Optional[str] = Query("name2")
):
    return [userItem[username1],userItem[username2]]


# 基本类
class loginbase(BaseModel):
    phone_number:str
    name:str
# 登录时用到的类,在此基础上,需要增加密码和验证码的字段
class login(loginbase):
    password:str
    code:str
# 登录成功后返回给前端的类,返回的字段和基本类相同,不需要增加或删除,直接pass
class loginsuccess(loginbase):
    pass
# 存储至数据库时的类,在基本模型基础上要添加一个经过处理的密码
class logindb(loginbase):
    hash_password:str
# 伪密码处理函数
def password_hash(password:str):
    return "hash——"+password
# 伪入库类:接收前端传来的login类
def login_database(loginparam:login):
    # 将接收到的login类型下loginparam中的password字段进行处理(加密)
    hashpassword = password_hash(loginparam.password)
    # 首先通过Pydantic模型的.dict()方法将loginparam处理为拥有模型数据的dict
    # 再通过**将其中的参数传递到logindb中,python对其进行解包,便能一一对应进行直接传递了
    # 同时对hash_password进行另外关键字参数的设置
    login_db = logindb(**loginparam.dict(),hash_password=hashpassword)
    print("入库成功!",login_db.dict())
    # 返回logindb类型的数据
    return login_db

@app06.post("/stu06/login",response_model=loginsuccess)
async def stu06_login(login_param:login):
    # 返回请求成功的类型的数据
    loginsuc = login_database(login_param)
    return loginsuc

# 直接修改
@app06.get("/stu06/statuscode",status_code=200)
async def stu06_status():
    return {"status-code":200}

# 通过fastapi设置
@app06.get("/stu06/statuscode_fastapi",status_code=status.HTTP_200_OK)
def stu06_fastcode():
    return {"status-code":200}

感谢阅读!

博客链接:FastAPI从入门到实战(10)——响应模型与状态码

欢 迎 关 注 博 主 个 人 小 程 序!