FastAPI中路径参数，查询参数，请求体参数之间的区别

1. 路径参数

数据位置：直接嵌入在URL的路径中。
用途：通常用于定位特定的资源。它是必填的，因为它是URL结构的一部分。
示例：/users/{user_id}

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# 假设我们要获取ID为123的用户
# 请求地址：/users/123
@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):  # user_id 是路径参数
    return {"user_id": user_id}

2. 查询参数

数据位置 ：URL中 ? 后面的部分，以键值对形式存在。
用途：通常用于过滤、排序、分页 或提供可选的额外指令。它是可选的（通常有默认值），或者是非必须的。
示例：/users?page=2&limit=10

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from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

fake_items_db = [{"item_name": "Foo"}, {"item_name": "Bar"}, {"item_name": "Baz"}]

# 请求地址：/items?skip=0&limit=10
@app.get("/items/")
async def list_items(skip: int = 0, limit: int = 10):  # skip 和 limit 是查询参数
    return fake_items_db[skip : skip + limit]

# 可选参数的例子：/users?name=John
@app.get("/users/")
async def get_user(name: str = None):  # name 是可选查询参数
    if name:
        return f"查询名为 {name} 的用户"
    return "返回所有用户"

3. 请求体参数

数据位置 ：HTTP请求的**Body（主体）**中。
用途：通常用于提交创建或更新资源的数据。由于Body可以传输复杂的结构，它适合传输较复杂的数据（如嵌套的JSON对象）。
示例：在POST请求的Body中放置 {"name": "Foo", "price": 45.2}。

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from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel  # 需要定义数据模型

app = FastAPI()

# 1. 定义一个 Pydantic 模型，描述请求体的结构
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    is_offer: bool = False  # 可选字段，默认False

# 2. 在路径操作函数中使用该模型
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):  # item 是请求体参数
    # FastAPI 会读取请求体，并验证是否符合 Item 模型的格式
    return {"item_name": item.name, "item_price": item.price}