使用pydantic和fastapi接受不同的数据类型

Question

我有一个用例，即我接受不同数据类型的数据 - 即dict，boolean，string，int，list，list - 使用Pydantic模型从前端应用程序到FastApi Backedn。

我的问题是我应该如何设计我的pydantic模型，以便它可以接受任何数据类型，后来可以用于操纵数据并创建API？

from pydantic import BaseModel

class Pino(BaseModel):
    asset:str (The data is coming from the front end ((dict,boolean,string,int,list))  )

@app.post("/api/setAsset")
async def pino_kafka(item: Pino):
    messages = {
        "asset": item.asset
}

Answer 1

定义自定义数据类型：

from typing import Optional, Union
my_datatype = Union[dict,boolean,string,int,list]

您不需要联合

my_datatype = dict | boolean | string | int | list

python 3.9中，

class Pino(BaseModel):
    asset: my_datatype

。

from typing import Any
class Pino(BaseModel):
    asset: Any

在 为此，使用Pydantic的全部要点是施加数据类型。