Python 类型提示：使用 mypy 和 pydantic 进行静态类型检查和数据校验 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中的类型提示及其在提高代码质量和健壮性方面的作用。我们将重点关注两个强大的工具：mypy（用于静态类型检查）和 pydantic（用于数据校验）。 为什么要使用类型提示？ Python 是一种动态类型语言，这意味着变量的类型是在运行时确定的。虽然这提供了很大的灵活性，但也可能导致一些问题，尤其是在大型项目中： 运行时错误： 类型错误可能直到代码实际运行才会暴露出来，这使得调试变得困难。 代码可读性差： 缺乏明确的类型信息使得理解代码的意图变得更加困难，尤其是在阅读别人或很久以前自己写的代码时。 重构困难： 动态类型使得重构代码变得更加危险，因为很难确定更改会对其他部分产生什么影响。 类型提示通过允许我们指定变量、函数参数和返回值的类型来解决这些问题。虽然 Python 仍然是一种动态类型语言，但类型提示允许我们使用静态类型检查器（如 mypy）在代码运行之前捕获类型错误。 类型提示基础 Python 3.5 引入了类型提示，使用 typing 模块进行了扩 …
Python高级技术之：`FastAPI`的`Pydantic`：如何进行数据验证和类型强制。
各位观众老爷们，大家好！ 今天咱们来聊聊 FastAPI 和 Pydantic 这对黄金搭档，看看它们是如何强强联合，在数据验证和类型强制方面搞事情的。 开场白：数据界的“照妖镜”和“整形医生” 在Web API 的世界里，数据就像是进城的农民工，质量参差不齐。你辛辛苦苦写了一个 API，结果前端传来的数据不是缺胳膊就是少腿，要么就是类型不对。这可咋办？ 难道要我们自己手动写一堆 if-else 来验证？ 那得写到猴年马月啊！ 这时候，Pydantic 就闪亮登场了。它可以说是数据界的“照妖镜”和“整形医生”。 “照妖镜”是指它能帮你识别出数据里妖魔鬼怪，确保数据的结构和类型符合你的预期；“整形医生”是指它能帮你把数据转换成你想要的类型，让它们看起来更顺眼。 而 FastAPI 则把 Pydantic 集成得非常完美，让你用起来就像呼吸一样自然。 Pydantic 基础：定义数据模型 Pydantic 的核心是数据模型（Data Model）。 我们可以通过定义一个继承自 pydantic.BaseModel 的类来创建一个数据模型。这个类里的每个属性都代表着数据的一个字段，并且可以指 …
FastAPI：基于 Starlette 与 Pydantic 构建高性能 API
好嘞！各位亲爱的代码艺术家们，今天咱们不谈风花雪月，就来聊聊这个火遍全球的API界新宠——FastAPI！🚀 FastAPI：API界的法拉利，快到你怀疑人生！ 想象一下，你是一位顶级的厨师👨🍳，每天要接待来自世界各地的食客。他们对食物的要求五花八门，有的要低脂，有的要无麸质，有的甚至要指定食材的产地和年份！如果让你手写菜单，并针对每个顾客的需求定制菜谱，那简直是噩梦！ 而FastAPI，就是你厨房里的智能菜谱生成器！它能根据顾客（前端开发者）的需求，自动生成API接口，而且速度快如闪电，安全可靠，让你有更多时间去专研厨艺（写更棒的代码）。 一、 为什么选择FastAPI？难道它真的比别人优秀吗？ 在API开发的世界里，选择框架就像选对象，颜值、身材、性格、家世，一个都不能少！FastAPI之所以能脱颖而出，靠的可不是炒作，而是硬实力！ 特性 FastAPI Flask Django REST Framework 性能 非常高 (基于 Starlette 和 Pydantic) 相对较低 较高 (但通常需要更多配置) 自动文档 内置 Swagger UI 和 ReDoc 需要额外的库 …