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要在FastAPI中实现XML数据验证,可以使用Pydantic库来定义数据模型,并在请求处理函数中使用@app.post
装饰器来指定请求方法和路由路径,并将Pydantic模型作为请求体参数。然后FastAPI会自动解析请求体中的XML数据并验证其字段和类型是否符合定义的数据模型。
以下是一个示例代码:
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from fastapi.responses import XMLResponse app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: str = None price: float tax: float = None @app.post("/items/", response_class=XMLResponse) async def create_item(item: Item): return {"name": item.name, "price": item.price}
在上面的示例中,我们定义了一个Item数据模型,并在create_item函数中使用@app.post
装饰器来指定POST方法和/items/路径,并将Item模型作为请求体参数。当客户端发送包含XML数据的POST请求到/items/路径时,FastAPI会自动解析XML数据并验证其字段和类型是否符合Item模型的定义,如果验证通过则将数据作为Item对象传递给create_item函数进行处理。最后,函数返回一个包含name和price字段的XML响应数据。