概述
本文主要講解如何使用mypy(typing)和pydantic標註類，實現輸入和輸出參數序列化（用drf的話叫序列化）。
主要功能就是驗證輸入參數和輸出參數並轉換爲標準格式
以BaseModel實例爲例，實際上數據在basemodel和body等參數使用規則是一致的。
(有價值的參考：https://blog.csdn.net/swinfans/article/details/89629641）
數據類型
數據類型的核心就在於，一切都基於類，而我們要做的就是把輸入輸出的數據用類標註出來。
基礎數據類型
基礎類型主要是分爲如下幾種：int、float、string、bytes，其他的數據類型都是以基礎數據類型進行擴展而得到的。
from pydantic import BaseModel
class Test(BaseModel):
int_a:int=None
float_b:float=1.1
str_c:string
bytes_d:bytes # 一般這個是用來返回文件的，主要是獲取二進制數據
注意：如果爲非必須數據，可以使用=None或等於規定類型數據的方式來提供初始值，當然fastapi也可以設置：如果輸入的參數爲默認值則不將該結果錄入到輸入
擴展數據類型
擴展數據類型主要是指對基礎數據類型更多的要求，比如：url類型（string擴展，對數據結構有要求），image類型（對bytes的擴展），datetime類型（屬於類類型，實際也是string的擴展）、date類型等等。(甚至你可以自己定義類型)
這裏舉個簡單的例子：
from pydantic import HttpUrl, BaseModel
from datetime import datetime # 這裏還包括date、datetleta
class Test(BaseModel):
url:HttpUrl
t:datetime
常用類型：我能看懂的如下：
# network
'AnyUrl', 'AnyHttpUrl', 'HttpUrl', 'stricturl', 'EmailStr', 'NameEmail', 'IPvAnyAddress', 'IPvAnyInterface',
'IPvAnyNetwork', 'PostgresDsn', 'UUID1', 'UUID3', 'UUID4', 'UUID5', 'FilePath', 'DirectoryPath', 'Json',
# 非pydantic包裏面的類型
# from datetime
'datetime', 'date',
# from typing
'List', 'Dict', 'Set', 'Enum', 'Union'
更多的基礎數據類型請自行參考pydantic的文檔。也可以自己寫驗證數據的方法然後
複合數據類型：list、dict、set、enum、union
複合數據類型主要是列表list，字典dict，集合set等。定義方式與基礎數據類型最大的區別就是，這些類型主要是存儲多個基礎數據類型的。
要定義這些數據，需要有一點c語言的思維，單純用list進行標註，有時候並不能得到更好的數據驗證。
比如我只想list存儲數字，那麼就不能存儲字符串，這種情況可以這麼寫list_e:List[int]，如果單純想存數字和bytes，可以這麼寫：list_f:List[int,bytes]。方括號裏面是可選的類型。如果想讓該值也可以爲空，則需要使用Optional進行包裝：Optional[List[int,bytes]]
這裏我舉一些常見結構：
from typing import Optional, Dict, Union,List
class TestTuping(BaseModel):
dict_a: Dict[str,Union[str,int]] = {"chise": "asd","abc":4}#字典的鍵必須是str，值必須爲int或str。注意dict_a不能爲None
list_b:Optional[List[int]]#dict_b可以爲None，或者元素全部是int的list類型,Set,tuple參考這一條，
dict_c:dict_c:Dict[str,HttpUrl]#當然也可以使用上述的擴展數據類型。（自定義的也可以使用）
自定義數據類型與驗證
由於pydantic可以做嵌套，所以我們可以自己定義數據驗證，下面是一個簡單的自定義數據驗證例子：
from pydantic import ValidationError
class Url(BaseModel):
url: str
@validator('url')
def url_must_contain_space(cls, v):
if ' ' not in v:
raise ValidationError('must contain a space')#如果錯誤就觸發這個錯誤
return v#如果正確就返回結果
#使用方式如下：
class NANME(BaseModel):
url:Url
一些額外的自動處理方式
可以在BaseModel的繼承類裏面使用class config進行一些配置：
class Test(BaseModel):
i:int
class config:
min_anystr_length=True
...
config的常用部分配置如下：
Config 類包含如下一些類屬性：
anystr_strip_whitespace：是否消除字符串或者字節的前導和後置空白空格。默認爲 False。
min_anystr_length：字符串或字節的最小長度。默認爲0。
max_anystr_length：字符串或字節的最大長度。默認爲 2 ** 16
validate_all：是否驗證字段的默認值。默認爲 False。
extra：是否忽略、允許或禁止模型中的額外屬性。可以使用字符串值 ignor，allow或 forbid，也可以使用 Extra 的枚舉值。默認值是 Extra.ignore。
use_enum_values：是否使用枚舉的 value 特性填充模型，而不是使用原始枚舉。這在您希望序列化 model.dict() 時非常有用。默認值爲 False。
validate_assignment：是否在爲屬性賦值時執行驗證。默認爲 False。