用户指南 - 额外的数据类型 - 《fastapi》

其他数据类型
举例

到现在为止，我们已经看到的常用数据类型，比如:

int
float
str
bool

但是你也可以使用更多的混合数据类型。
到目前为止，您仍将拥有相同的功能：

强大的编辑器支持
来自传入请求的数据转换
为响应数据进行数据转换
数据验证
自动注释和文档。

其他数据类型
这里有一些你可以使用的额外的数据类型:
UUID
一个标准的“通用唯一标识符”，在许多数据库和系统中通常作为ID使用。
在请求和响应中将以str表示。
datetime.datetime:
一个python的datetime.datetime.
在请求和响应中，将以ISO 8601格式表示为str，例如：2008-09-15T15：53：00 + 05：00。
datetime.date:
Python datetime.date.
在请求和响应中，将以ISO 8601格式表示为str，例如：2008-09-15。
datetime.time:
一个python的datetime.time.
在请求和响应中，将以ISO 8601格式的str表示，例如：14：23：55.003。
datetime.timedelta:
一个python datetime.timedelta.
在请求和响应中，将以总秒数的浮点数表示。
* Pydantic还允许将其表示为“ ISO 8601时间差异编码”，有关更多信息，请参阅文档。
frozenset：
在请求和响应中，将其视为set：
在请求中，将读取列表，消除重复项并将其转换为set。
在响应中，set竟会被转化为list。
生成的架构将指定set值是唯一的（使用JSON架构的uniqueItems）。
bytes：
标准python的bytes。
在请求和响应中被视为str。
* 生成的模式将指定它是具有binary“格式”的str。
Decimal：
标准python的Decimal。
在请求和响应中，处理方式与float相同。

举例
这是使用上述某些类型的参数进行路径操作的示例。 ```python from datetime import datetime, time, timedelta from uuid import UUID from fastapi import Body, FastAPI

app = FastAPI()

@app.put(“/items/{item_id}”) async def read_items( item_id: UUID, start_datetime: datetime = Body(None), end_datetime: datetime = Body(None), repeat_at: time = Body(None), process_after: timedelta = Body(None), ): start_process = start_datetime + process_after duration = end_datetime - start_process return { “item_id”: item_id, “start_datetime”: start_datetime, “end_datetime”: end_datetime, “repeat_at”: repeat_at, “process_after”: process_after, “start_process”: start_process, “duration”: duration, }

请注意，函数内部的参数具有其自然数据类型，例如，您可以执行常规的日期操作，例如：
```python
from datetime import datetime, time, timedelta
from uuid import UUID
from fastapi import Body, FastAPI
app = FastAPI()
@app.put("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: UUID,
    start_datetime: datetime = Body(None),
    end_datetime: datetime = Body(None),
    repeat_at: time = Body(None),
    process_after: timedelta = Body(None),
):
    start_process = start_datetime + process_after
    duration = end_datetime - start_process
    return {
        "item_id": item_id,
        "start_datetime": start_datetime,
        "end_datetime": end_datetime,
        "repeat_at": repeat_at,
        "process_after": process_after,
        "start_process": start_process,
        "duration": duration,
    }

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