[FastAPI] 중첩된 JSON 모델(Nested JSON Models) 사용

class ListStr(BaseModel):
    strings: List[str]
    
@app.post('/listTest')
def listTest(strings_input:ListStr):
    s = strings_input.strings

ListStr 모델의 요청 데이터가 바로 JSON 배열

- Fastapi가 'strings'필드에 매핑

- 따라서 'strings'필드에 대한 리스트로 데이터를 사용할 수 있음

# 요청 JSON
{
    "strings": ["문자열1", "문자열2", "문자열3"]
}

{

"result": [

"문자열1",

"문자열2",

"문자열3"

]

}

---

 

class ListStr(BaseModel):
    strings: List[str]

class OtherOptions(BaseModel):
    a: Optional[str]
    b: Optional[float]

@app.post('/listTest')
def listTest(strings_input:ListStr, other_input:OtherOptions):
    s = strings_input.strings
    o = other_input

잘못된 JSON 요청

- 'ListStr' 모델과 'OtherOptions'모델을 동시에 사용

- 'strings_input'와 'other_input'는 두 개의 서로 다른 JSON 객체

- 'strings_input'는 'strings' 필드 하나를 가지고 있는 JSON 객체이며,
   'OptherOptions'는 'a', 'b' 필드를 가지고 있는 JSON 객체

# 요청 JSON
{
    "strings_input": ["문자열1", "문자열2", "문자열3"],
    "other_input":{"a":"a", "b":2}
}

 

{

"detail": [

{

"type": "model_attributes_type",

"loc": [

"body",

"strings_input"

],

"msg": "Input should be a valid dictionary or object to extract fields from",

"input": [

"문자열1",

"문자열2",

"문자열3"

],

"url": "https://errors.pydantic.dev/2.3/v/model_attributes_type"

}

]

}

올바른 JSON 요청

- FastAPI는 이러한 JSON 객체의 구조를 정확하게 매핑하기 위해 모델을 사용함

- 따라서 'strings_input'과 'other_option'을 각각의 모델에 매핑하려면 요청 데이터를 해당 구조에 따라 정확하게 구성해야 함

- 'strings_input'과 'other_option'을 JSON 객체로 감싸서 전달해야 함

- 이렇게 하면 FastAPI가 요청 데이터를 'ListStr'과 'OtherOptions' 모델에 각각 매핑할 수 있음

# 요청 JSON
{
    "strings_input": {
        "strings":["문자열1", "문자열2", "문자열3"]
    },
    "other_option": {
        "a": "a",
        "b": 2
    }
}