根据字段的值使用不同的 pydantic 模型

Question

我有 2 个 pydantic 模型（var1 和 var2）。 PostExample 方法的输入可以接收第一个模型或第二个模型的数据。 Union 的使用有助于解决这个问题，但在验证期间它会为第一个模型和第二个模型抛出错误。

如何做到在填写字段时出错时，只返回特定模型的验证器错误，而不是同时返回两者？（如果有帮助，那么模型可以通过字段A的长度来区分）

main.py

@app.post("/PostExample")
def postExample(request: Union[schemas.var1, schemas.var2]):
    
    result = post_registration_request.requsest_response()
    return result

schemas.py

class var1(BaseModel):
    A: str
    B: int
    C: str
    D: str
  
  
class var2(BaseModel):
    A: str
    E: int
    F: str

Answer 1

您可以使用 Discriminated Unions（感谢@larsks 在评论中提到了这一点）。设置一个可区分的联合，“验证速度更快，因为它只针对一个模型进行尝试”，以及“在失败的情况下只引发一个显式错误”。 =30=]。下面的工作示例：

app.py

import schemas from fastapi import FastAPI, Body from typing import Union app = FastAPI() @app.post("/") def submit(item: Union[schemas.Model1, schemas.Model2] = Body(..., discriminator='model_type')): return item

schemas.py

from typing import Literal from pydantic import BaseModel class Model1(BaseModel): model_type: Literal['m1'] A: str B: int C: str D: str class Model2(BaseModel): model_type: Literal['m2'] A: str E: int F: str

测试输入-输出

#1 Successful Response #2 Validation error #3 Validation error # Request body # Request body # Request body { { { "model_type": "m1", "model_type": "m1", "model_type": "m2", "A": "string", "A": "string", "A": "string", "B": 0, "C": "string", "C": "string", "C": "string", "D": "string" "D": "string" "D": "string" } } } # Server response # Server response # Server response 200 { { "detail": [ "detail": [ { { "loc": [ "loc": [ "body", "body", "Model1", "Model2", "B" "E" ], ], "msg": "field required", "msg": "field required", "type": "value_error.missing" "type": "value_error.missing" } }, ] { } "loc": [ "body", "Model2", "F" ], "msg": "field required", "type": "value_error.missing" } ] }

另一种方法是尝试解析模型（基于您作为 query/path 参数传递的鉴别器），如 .
所述

根据字段的值使用不同的 pydantic 模型

Using different pydantic models depending on the value of the fields

python

pydantic

fastapi