FastAPI 如何创建一个能够接受表单或 JSON 请求体的端点

在本文中，我们将介绍如何使用 FastAPI 创建一个端点，该端点能够接受来自表单或 JSON 请求体的数据。FastAPI 是一个基于 Python 的现代、快速（高性能）的 Web 框架，具有自动交互式文档（使用 Swagger UI 和 ReDoc），并且易于使用。

阅读更多：FastAPI 教程

使用 FastAPI 创建端点

首先，我们需要导入所需的模块和类，用于创建 FastAPI 应用和处理请求的端点。我们还需要使用 Pydantic 模块来定义请求体模型。

from fastapi import FastAPI, Form, Request
from pydantic import BaseModel

然后，我们可以创建 FastAPI 应用实例：

app = FastAPI()

接下来，我们需要定义一个请求体模型，用于验证和解析请求体数据。我们可以使用 Pydantic 中的 BaseModel 类来创建自定义模型。在本例中，我们将创建一个包含表单和 JSON 数据的请求体模型。

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

然后，我们可以使用 @app.post 装饰器和 async def 语法来定义我们的端点。在函数参数中，我们可以使用 Form 类型注解来指示 FastAPI 使用表单数据。

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item, request: Request, form_data: dict = Form(...)):
    # 处理表单数据
    item_data = {"name": item.name, "price": item.price, "from_form": form_data}
    # 处理 JSON 数据
    json_data = await request.json()
    item_data["from_json"] = json_data
    return item_data

在这个例子中，我们定义了一个名为 create_item 的端点，它接受一个名为 item 的请求体模型对象、一个名为 request 的请求对象和一个名为 form_data 的表单数据对象。

在函数体内，我们可以分别处理表单数据和 JSON 数据。我们可以将表单数据存储在一个字典中，并将其作为请求体模型对象的一部分返回。我们还可以使用 await request.json() 方法来获取并处理 JSON 数据，然后将其存储在同一字典中。

返回的字典包含了来自表单和 JSON 数据的信息，因此客户端可以根据需要选择使用哪种数据格式。