FastAPI 主要透過 **Python 型別註記（type hints）** 與 **Pydantic 模型** 來定義及驗證參數資料型態。 - 路徑參數、查詢參數：直接使用函式參數的型別註記 - Request Body：使用 Pydantic `BaseModel` - FastAPI 會自動： 1. 解析輸入資料 2. 將資料轉換成指定型別 3. 驗證資料格式與限制 4. 驗證失敗時回傳 HTTP `422 Unprocessable Entity` ## 範例一：路徑參數與查詢參數 ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/users/{user_id}") def get_user( user_id: int, # 路徑參數，必須是整數 active: bool = True, # 查詢參數，預設為 True limit: int = 10 # 查詢參數，預設為 10 ): return { "user_id": user_id, "active": active, "limit": limit } ``` 請求範例： ```text GET /users/123?active=false&limit=5 ``` 回應： ```json { "user_id": 123, "active": false, "limit": 5 } ``` 如果傳入： ```text GET /users/abc ``` 由於 `user_id` 必須是 `int`，FastAPI 會回傳驗證錯誤。 也可以使用 `Query` 增加額外限制： ```python from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/products") def list_products( keyword: str = Query(..., min_length=2), page: int = Query(1, ge=1), size: int = Query(10, ge=1, le=100) ): return { "keyword": keyword, "page": page, "size": size } ``` 其中： - `...` 表示必填 - `min_length=2`：字串至少 2 個字元 - `ge=1`：大於或等於 1 - `le=100`：小於或等於 100 ## 範例二：使用 Pydantic 驗證 Request Body ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class Product(BaseModel): name: str price: float = Field(gt=0) quantity: int = Field(ge=1) description: str | None = None @app.post("/products") def create_product(product: Product): return { "message": "商品建立成功", "product": product } ``` 請求資料： ```json { "name": "Keyboard", "price": 999.5, "quantity": 2 } ``` FastAPI 會將 JSON 解析成 `Product` 物件，並驗證： - `name` 必須是字串 - `price` 必須是大於 `0` 的數值 - `quantity` 必須是大於或等於 `1` 的整數 - `description` 可以省略，也可以是字串或 `null` 若傳入： ```json { "name": "Keyboard", "price": -100, "quantity": 0 } ``` 則會因為不符合 `price` 與 `quantity` 的限制，回傳 `422` 驗證錯誤。 啟動程式： ```bash uvicorn main:app --reload ``` FastAPI 也會根據型別註記與 Pydantic 模型，自動產生 API 文件，可在以下網址查看： ```text http://127.0.0.1:8000/docs ```