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。