使用 Config 类配置模型
Config 类为您提供对模型行为的细粒度控制。
例如，您可以设置自动 JSON 编码并启用严格类型验证。
这使您可以自定义模型以完美满足您的项目要求。
使用别名管理字段名称
别名允许您映射从外部 API 或数据源检索的不同字段名称。
例如，API 响应中的 `user_id` 可以被视为模型中的 `userId`。
这使得处理外部数据变得更加容易。
Pydantic 提供了使用 `create_model` 函数动态创建模型的功能。
此功能还支持需要在运行时定义数据结构的情况。
它对于根据用户输入或外部数据生成模型特别有用。
扩展现有数据结构的应用示例
您可以通过创建从现有模型继承的新模型来轻松扩展数据结构。
例如，您可以通过向基本用户模型添加新字段来创建满足您的特定要求的模型。
如何使用 Pydantic 进行异步操作
Pydantic 对异步处理的支持使其对于基于“异步”的应用程序特别有用。
例如，通过在异步函数中执行数据验证，即使在实时性要求较高的应用程序中也可以有效地维护数据完整性。
FastAPI 与 Pydantic 合作简化 API 开发
FastAPI 是一个使用 Python 快速轻松地进行 API 开发的框架，与 Pydantic 紧密集成。
这种集成使得验证请求和响应数据变得容易，从而使您的代码更易于维护和更安全。
FastAPI 允许您直接使用 Pydantic 模型来简洁地定义每个端点的数据规范。
其他吸引人的功能包括自动生成的 OpenAPI 文档和利用 Pydantic 模型的类型提示的高级 IDE 支持。
这使得开发人员能够更高效、更少错误地构建 API。
如何通过 FastAPI 使用 Pydantic 模型
FastAPI 允许您将 Pydantic 模型指定为请求主体和响应模型。
例如，通过使用 `@app.post` 装饰器在端点中将请求主体类型定义为 Pydantic 模型，输入数据将自动得到验证。
请求体验证实现示例
请求主体验证根据 Pydantic 模型自动检查提交的数据。
例如，您可以定义“name：str”和“age：int”等 白俄罗斯电报数据 字段，如果提交无效数据，则会返回错误响应。
这确保了服务器端的数据完整性。
如何设置和使用响应模型
FastAPI 还允许您使用 Pydantic 模型定义端点响应。
这阐明了返回给客户端的数据的格式。
此外，您可以使用响应模型来过滤掉冗余数据。