FastAPI中怎么使用Pydantic定义数据模型

在FastAPI中使用Pydantic定义数据模型非常简单。首先，你需要安装Pydantic库，可以通过以下命令在终端中安装：

pip install pydantic

然后，你可以创建一个Pydantic的数据模型类，例如：

from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel):    id: int    name: str    email: str

在FastAPI中，你可以使用这个数据模型类作为请求体参数或响应体参数的类型注解，例如：

from fastapi import FastAPIfrom models import Userapp = FastAPI()@app.post("/users/")async def create_user(user: User):    return {"user": user}

在上面的例子中，我们创建了一个POST请求处理函数，接收一个User类型的参数，并返回该参数。当接收到请求时，FastAPI会自动将请求体中的数据反序列化为User对象，然后传递给处理函数。

这样，你就可以在FastAPI中使用Pydantic定义数据模型，从而实现类型安全的请求和响应处理。