Tipos de Datos Extra¶

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

• int
• float
• str
• bool

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

• Gran soporte de editor.
• Conversión de datos de requests entrantes.
• Conversión de datos para datos de response.
• Validación de datos.
• Anotación y documentación automática.

Otros tipos de datos¶

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

• UUID:
  • Un "Identificador Universalmente Único" estándar, común como un ID en muchas bases de datos y sistemas.
  • En requests y responses se representará como unstr.
• datetime.datetime:
  • Undatetime.datetime de Python.
  • En requests y responses se representará como unstr en formato ISO 8601, como:2008-09-15T15:53:00+05:00.
• datetime.date:
  • datetime.date de Python.
  • En requests y responses se representará como unstr en formato ISO 8601, como:2008-09-15.
• datetime.time:
  • Undatetime.time de Python.
  • En requests y responses se representará como unstr en formato ISO 8601, como:14:23:55.003.
• datetime.timedelta:
  • Undatetime.timedelta de Python.
  • En requests y responses se representará como unfloat de segundos totales.
  • Pydantic también permite representarlo como una "codificación de diferencia horaria ISO 8601",consulta la documentación para más información.
• frozenset:
  • En requests y responses, tratado igual que unset:
    • En requests, se leerá una list, eliminando duplicados y convirtiéndola en unset.
    • En responses, elset se convertirá en unalist.
    • El esquema generado especificará que los valores delset son únicos (usandouniqueItems de JSON Schema).
• bytes:
  • bytes estándar de Python.
  • En requests y responses se tratará comostr.
  • El esquema generado especificará que es unstr con "binary" como "format".
• Decimal:
  • Decimal estándar de Python.
  • En requests y responses, manejado igual que unfloat.
• Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí:Tipos de datos de Pydantic.

Ejemplo¶

Aquí tienes un ejemplo de unapath operation con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.

fromdatetimeimportdatetime,time,timedeltafromtypingimportAnnotatedfromuuidimportUUIDfromfastapiimportBody,FastAPIapp=FastAPI()@app.put("/items/{item_id}")asyncdefread_items(item_id:UUID,start_datetime:Annotated[datetime,Body()],end_datetime:Annotated[datetime,Body()],process_after:Annotated[timedelta,Body()],repeat_at:Annotated[time|None,Body()]=None,):start_process=start_datetime+process_afterduration=end_datetime-start_processreturn{"item_id":item_id,"start_datetime":start_datetime,"end_datetime":end_datetime,"process_after":process_after,"repeat_at":repeat_at,"start_process":start_process,"duration":duration,}

fromdatetimeimportdatetime,time,timedeltafromuuidimportUUIDfromfastapiimportBody,FastAPIapp=FastAPI()@app.put("/items/{item_id}")asyncdefread_items(item_id:UUID,start_datetime:datetime=Body(),end_datetime:datetime=Body(),process_after:timedelta=Body(),repeat_at:time|None=Body(default=None),):start_process=start_datetime+process_afterduration=end_datetime-start_processreturn{"item_id":item_id,"start_datetime":start_datetime,"end_datetime":end_datetime,"process_after":process_after,"repeat_at":repeat_at,"start_process":start_process,"duration":duration,}

Nota que los parámetros dentro de la función tienen su tipo de dato natural, y puedes, por ejemplo, realizar manipulaciones de fechas normales, como:

fromdatetimeimportdatetime,time,timedeltafromtypingimportAnnotatedfromuuidimportUUIDfromfastapiimportBody,FastAPIapp=FastAPI()@app.put("/items/{item_id}")asyncdefread_items(item_id:UUID,start_datetime:Annotated[datetime,Body()],end_datetime:Annotated[datetime,Body()],process_after:Annotated[timedelta,Body()],repeat_at:Annotated[time|None,Body()]=None,):start_process=start_datetime+process_afterduration=end_datetime-start_processreturn{"item_id":item_id,"start_datetime":start_datetime,"end_datetime":end_datetime,"process_after":process_after,"repeat_at":repeat_at,"start_process":start_process,"duration":duration,}

fromdatetimeimportdatetime,time,timedeltafromuuidimportUUIDfromfastapiimportBody,FastAPIapp=FastAPI()@app.put("/items/{item_id}")asyncdefread_items(item_id:UUID,start_datetime:datetime=Body(),end_datetime:datetime=Body(),process_after:timedelta=Body(),repeat_at:time|None=Body(default=None),):start_process=start_datetime+process_afterduration=end_datetime-start_processreturn{"item_id":item_id,"start_datetime":start_datetime,"end_datetime":end_datetime,"process_after":process_after,"repeat_at":repeat_at,"start_process":start_process,"duration":duration,}