揭秘FastAPI高效数据验证与智能异常处理技巧

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API，由 Python 3.6+ 支持。它基于标准 Python 类型注解，可以快速创建具有验证功能、易于测试和维护的 API。本文将深入探讨 FastAPI 中的数据验证和智能异常处理技巧。

数据验证

数据验证是确保接收到的数据符合预期格式和约束的过程。在 FastAPI 中，数据验证可以通过 Pydantic 模型来实现，这是一个用于数据验证的库，它能够将 Python 类型注解转换为自动验证的数据模型。

创建 Pydantic 模型

首先，你需要定义一个 Pydantic 模型，该模型将用于验证传入的数据。

from pydantic import BaseModel, validator class Item(BaseModel): name: str description: str = None price: float tax: float = None @validator('price') def check_price(cls, value): if value <= 0: raise ValueError('Price must be greater than 0') return value

在上面的代码中，我们定义了一个名为 Item 的模型，它有三个字段：name、description 和 price。我们还在 price 字段上添加了一个验证器，以确保价格大于 0。

使用 Pydantic 模型验证数据

在 FastAPI 路由中，你可以使用 Pydantic 模型来验证传入的数据。

from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items/") def create_item(item: Item): return item

在这个例子中，当客户端向 /items/ 路径发送 POST 请求时，FastAPI 将使用 Item 模型来验证请求体中的数据。如果数据不符合模型定义的约束，FastAPI 将返回一个错误响应。

智能异常处理

异常处理是确保 API 稳定性和用户体验的关键部分。FastAPI 提供了强大的异常处理机制，允许你捕获和处理特定类型的错误。

定义自定义异常

你可以定义自定义异常类，以便在遇到特定错误时抛出。

class ItemNotFoundError(Exception): pass

使用 `@app.exception_handler` 装饰器

使用 @app.exception_handler 装饰器，你可以捕获和处理特定类型的异常。

@app.exception_handler(ItemNotFoundError) def not_found_handler(request, exc): return JSONResponse(status_code=404, content={"message": "Item not found"})

在这个例子中，如果抛出 ItemNotFoundError 异常，FastAPI 将返回一个 404 状态码和一条错误消息。