Pydantic 模型 - 技术栈

Pydantic 就是 FastAPI 自带的自动校验工具，专门管「前端传给后端的数据」，自动检查格式、自动报错、自动规范返回内容，不用你手写一堆 if 判断。

举个生活例子理解你做登录接口，前端要传账号 + 密码，需求规则：

• 用户名不能为空，长度 3~20 个字

• 密码最少 6 位，不能全是数字

• 不传这两个参数直接报错

不用 Pydantic：你要手写一堆判断，如下所示：

复制代码

# 纯原生写法，巨啰嗦
@app.post("/login")
def login(username: str=None, password: str=None):
    if not username:
        return {"code":400, "msg":"用户名不能为空"}
    if len(username) <3 or len(username)>20:
        return {"code":400, "msg":"用户名长度错误"}
    if not password or len(password)<6:
        return {"code":400, "msg":"密码至少6位"}
    if password.isdigit():
        return {"code":400, "msg":"密码不能全数字"}
    # 验证通过再查库

用 Pydantic：把规则写成类，自动校验在 schemas/user.py 写一个登录模型，如下所示：

复制代码

from pydantic import BaseModel, Field

# 登录入参校验模型
class UserLogin(BaseModel):
    # 用户名：必填，3-20字符
    username: str = Field(min_length=3, max_length=20, description="登录账号")
    # 密码：必填，最少6位
    password: str = Field(min_length=6, description="登录密码")

接口直接拿来用，不用写任何 if 判断：

复制代码

@app.post("/login")
def login(req: UserLogin):
    # 走到这里，req里的数据一定符合规则，不符合的请求已经被自动拦截了
    print(req.username, req.password)

Pydantic 两大核心用途（对应你项目里的 schemas）

用途 1：校验前端「发过来」的数据（入参校验）

所有前端 POST、PUT 提交的 JSON，全部用 Pydantic 约束： • 字段是不是必填 • 字符串长度、数字大小 • 邮箱、手机号、URL 格式是否正确 • 枚举限制（比如订单状态只能是待支付 / 已完成 / 取消） • 类型强制转换（前端传字符串数字，自动转 int）

错误示例：前端传 username="" 空字符串Pydantic 自动拦截，返回：用户名长度不能小于3。

用途 2：规范后端「返回给前端」的数据（输出序列化）

数据库 models 里有完整用户表：id、用户名、密码、手机号、创建时间。我们不能把密码返回给前端，这时用 Pydantic 过滤字段：

复制代码

# 返回给前端的用户模型，隐藏密码
class UserOut(BaseModel):
    id: int
    username: str
    create_time: str
    # 没有 password 字段，自动不会返回密码

    # 开启 ORM 模式，可以直接接收数据库查询出来的对象
    class Config:
        orm_mode = True

从数据库查出用户对象后，直接丢给这个模型，自动转成干净 JSON，敏感字段直接屏蔽。