有没有办法在 FastAPI 中为选定的请求参数生成请求模型？

Question

我有一个枚举 class 用于存储一些这样的分类值。

class Fields(str, Enum):
    text   = "text"
    para   = "para"
    images = "images"

并且每种类型都有华丽的模型。例如：

class imageModel(BaseModel):
    min_width       : int
    max_height      : int
    is_exact        : int
    is_proportional : int
    default_mode    : int
    default_quality : int

我有这样的字典：

type_attrs = {
    "text": textModel,
    "para": ParaModel,
    "image": imageModel
}

我有一个 FastAPI 路由，用户需要在其中输入字段类型名称作为字符串（作为 fastapi 文档的下拉列表）并根据所选类型提供类型属性。如果用户选择type = "images"，则会提供相应的pydantic模型"ImageModel"供用户填写等。

请问有什么方法可以在选好类型名称后生成对应的pydantic模型吗？

谢谢。

Answer 1

您可以将 Union 或 List 与 response_model

一起使用

来自documentation：

You can declare a response to be the Union of two types, that means, that the response would be any of the two.

和Union

from typing import Union

@app.get("/my_path", response_model=Union[FirstModel, SecondModel])

和List

from typing import List

@app.get("/my_path", response_model=List[FirstModel, SecondModel])

Answer 2

我不认为 FastAPI 可以支持这种类型的功能。基本上你要问的是基于 Fields 枚举输入的动态 swagger 模型渲染。我相信这需要挂钩到 swagger 页面。基本上整个 swagger 页面都是在 api 的运行时静态构建的。我建议您将 Fields 枚举分解为同一路径上的不同路径。

class imageModel(BaseModel):
    min_width: int
    max_height: int
    is_exact: int
    is_proportional: int
    default_mode: int
    default_quality: int


@app.post("/image")
def image(image: imageModel):
    print(image)
    return None

有没有办法在 FastAPI 中为选定的请求参数生成请求模型？

Is there a way to generate request models for the selected request params in FastAPI?

python

fastapi

pydantic