主体 - 更新¶

使用 `PUT` 更新替换¶

要更新项目，可以使用 HTTP PUT 操作。

可以使用 jsonable_encoder 将输入数据转换为可以存储为 JSON 的数据 (例如，使用 NoSQL 数据库)。例如，将 datetime 转换为 str。

Python 3.10+Python 3.9+Python 3.8+

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.put("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    update_item_encoded = jsonable_encoder(item)
    items[item_id] = update_item_encoded
    return update_item_encoded

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.put("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    update_item_encoded = jsonable_encoder(item)
    items[item_id] = update_item_encoded
    return update_item_encoded

from typing import List, Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.put("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    update_item_encoded = jsonable_encoder(item)
    items[item_id] = update_item_encoded
    return update_item_encoded

PUT 用于接收应替换现有数据的的数据。

关于替换的警告¶

这意味着如果你想使用包含以下内容的 PUT 更新项目 bar

{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}

因为其中不包含已存储的属性 "tax": 20.2，所以输入模型将采用 "tax": 10.5 的默认值。

数据将使用该 "新的" tax 为 10.5 保存。

使用 `PATCH` 进行部分更新¶

你也可以使用 HTTP PATCH 操作来部分更新数据。

这意味着你可以只发送要更新的数据，其余数据保持不变。

注意

PATCH 比 PUT 更不常用和为人所知。

许多团队只使用 PUT，即使用于部分更新。

你可以随意使用它们，FastAPI 不会施加任何限制。

但这篇指南或多或少地展示了它们的使用方式。

使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数¶

如果你想接收部分更新，在 Pydantic 模型的 .model_dump() 中使用参数 exclude_unset 非常有用。

就像 item.model_dump(exclude_unset=True) 一样。

信息

在 Pydantic v1 中，该方法称为 .dict()，它在 Pydantic v2 中已被弃用 (但仍然受支持)，并更名为 .model_dump()。

这里的示例使用 .dict() 来兼容 Pydantic v1，但如果你可以使用 Pydantic v2，则应使用 .model_dump() 代替。

这将生成一个仅包含创建 item 模型时设置的数据的 dict，不包括默认值。

然后，你可以使用它来生成一个仅包含已设置数据 (在请求中发送) 的 dict，省略默认值

Python 3.10+Python 3.9+Python 3.8+

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import List, Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

使用 Pydantic 的 `update` 参数¶

现在，你可以使用 .model_copy() 创建现有模型的副本，并将 update 参数与包含要更新数据的 dict 一起传递。

信息

在 Pydantic v1 中，该方法称为 .copy()，它在 Pydantic v2 中已被弃用 (但仍然受支持)，并更名为 .model_copy()。

这里的示例使用 .copy() 来兼容 Pydantic v1，但如果你可以使用 Pydantic v2，则应使用 .model_copy() 代替。

就像 stored_item_model.model_copy(update=update_data) 一样

Python 3.10+Python 3.9+Python 3.8+

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import List, Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

部分更新总结¶

总而言之，要应用部分更新，你需要

(可选) 使用 PATCH 代替 PUT。
检索存储的数据。
将该数据放入 Pydantic 模型。
使用 exclude_unset 从输入模型生成一个不包含默认值的 dict。
- 这样，您就可以只更新用户实际设置的值，而不是用模型中已存储的默认值覆盖已存储的值。
创建存储模型的副本，使用接收到的部分更新（使用update参数）更新其属性。
将复制的模型转换为可以存储在数据库中的内容（例如，使用jsonable_encoder）。
- 这与再次使用模型的.model_dump()方法类似，但它确保（并转换）将值转换为可以转换为 JSON 的数据类型，例如，将datetime转换为str。
将数据保存到数据库。
返回更新后的模型。

Python 3.10+Python 3.9+Python 3.8+

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str | None = None
    description: str | None = None
    price: float | None = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: list[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

from typing import List, Union

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Union[str, None] = None
    description: Union[str, None] = None
    price: Union[float, None] = None
    tax: float = 10.5
    tags: List[str] = []


items = {
    "foo": {"name": "Foo", "price": 50.2},
    "bar": {"name": "Bar", "description": "The bartenders", "price": 62, "tax": 20.2},
    "baz": {"name": "Baz", "description": None, "price": 50.2, "tax": 10.5, "tags": []},
}


@app.get("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def read_item(item_id: str):
    return items[item_id]


@app.patch("/items/{item_id}", response_model=Item)
async def update_item(item_id: str, item: Item):
    stored_item_data = items[item_id]
    stored_item_model = Item(**stored_item_data)
    update_data = item.dict(exclude_unset=True)
    updated_item = stored_item_model.copy(update=update_data)
    items[item_id] = jsonable_encoder(updated_item)
    return updated_item

提示

您实际上可以使用相同的技术进行 HTTP PUT 操作。

但这里示例使用PATCH，因为它是在这些用例下创建的。

注意

请注意，输入模型仍然经过验证。

因此，如果您想接收可以省略所有属性的部分更新，您需要有一个模型，其所有属性都被标记为可选（使用默认值或None）。

为了区分所有属性可选的用于更新的模型和所有属性必填的用于创建的模型，您可以使用额外模型中描述的想法。

主体 - 更新¶

使用 PUT 更新替换¶

关于替换的警告¶

使用 PATCH 进行部分更新¶

使用 Pydantic 的 exclude_unset 参数¶

使用 Pydantic 的 update 参数¶

部分更新总结¶

使用 `PUT` 更新替换¶

使用 `PATCH` 进行部分更新¶

使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数¶

使用 Pydantic 的 `update` 参数¶