추가 데이터 타입들¶

지금까지, 일반적인 데이터 타입을 사용했습니다. 예를 들어:

int
float
str
bool

하지만 보다 복잡한 데이터 타입 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 계속해서 사용할 수 있습니다.

훌륭한 에디터 도움.
수신한 요청의 데이터 변환.
응답 데이터의 데이터 변환.
데이터 검증.
자동 어노테이션과 문서화.

다른 데이터 타입들¶

여기에 사용할 수 있는 몇 가지 추가적인 데이터 타입들이 있습니다:

UUID:
- "범용 고유 식별자"의 표준으로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.
- 요청과 응답에서 str로 표현됩니다.
datetime.datetime:
- 파이썬의 datetime.datetime.
- ISO 8601 형식에 따라, 요청과 응답에서 str로 표현됩니다. 예시: 2008-09-15T15:53:00+05:00
datetime.date:
- 파이썬의 datetime.date.
- ISO 8601 형식에 따라, 요청과 응답에서 str로 표현됩니다. 예시: 2008-09-15.
datetime.time:
- 파이썬의 datetime.time.
- ISO 8601 형식에 따라, 요청과 응답에서 str로 표현됩니다. 예시: 14:23:55.003.
datetime.timedelta:
- 파이썬의 datetime.timedelta.
- 요청과 응답에서 전체 초의 float으로 표현됩니다.
- 또한 Pydantic은 "ISO 8601 시차 인코딩"으로 표현하는 것을 허용합니다. 더 많은 정보를 가진 문서 보기.
frozenset:
- 요청과 응답에서 set로 동일하게 처리됩니다:
  - 요청에서, 리스트를 읽고 중복을 제거해 set로 변환합니다.
  - 응답에서, set는 list로 변환됩니다.
  - 생성된 스키마는 (JSON 스키마의 uniqueItems를 이용해서) set의 값이 고유함 명시합니다.
bytes:
- 표준 파이썬의 bytes.
- 요청과 응답에서 str로 처리됩니다.
- 생성된 스키마는 binary "형태"의 str로 명시합니다.
Decimal:
- 표준 파이썬의 Decimal.
- 요청과 응답에서, float과 동일하게 취급됩니다.
모든 유효한 pydantic 데이터 타입에 대해 확인 할 수 있습니다: Pydantic 데이터 타입.

예시¶

다음은 위의 나온 몇몇 타입의 매개변수를 활용한 경로 동작 예시입니다.

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Union
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: Union[datetime, None] = Body(default=None),
    end_datetime: Union[datetime, None] = Body(default=None),
    repeat_at: Union[time, None] = Body(default=None),
    process_after: Union[timedelta, None] = Body(default=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,
    }

함수 안의 매개변수가 그들만의 데이터 타입을 갖고 있고, 또한 다음과 같은 날짜 조작을 할 수 있습니다. 예시:

from datetime import datetime, time, timedelta
from typing import Union
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: Union[datetime, None] = Body(default=None),
    end_datetime: Union[datetime, None] = Body(default=None),
    repeat_at: Union[time, None] = Body(default=None),
    process_after: Union[timedelta, None] = Body(default=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,
    }