【后端】FastAPI的Pydantic 模型
Pydantic是 FastAPI 用来“收”和“回”数据的格式说明书。
我们在写接口时，客户端会：
“传数据”给你（输入），比如注册/登录时提交用户名和密码。
“拿数据”回去（输出），比如你登录成功后返回 JWT 令牌。
👉 那这些数据怎么写？要哪些字段？什么类型？有没有格式限制？
Pydantic 模型就是用来定义这些数据格式的。
📥 举个例子：用户注册
你写了一个注册接口 /register，用户传来这个 JSON：
{"username": "alice","password": "123456"
}
你需要验证：
有没有
username字段？它是不是字符串？password有没有？是不是字符串？
👉 Pydantic 就是干这个活的！
我们用 UserCreate 模型定义这个请求体结构：
class UserCreate(BaseModel):username: strpassword: str
FastAPI 自动把用户提交的数据拿去套这个模型检查。如果不符合（比如 password 是数字、username 没填），会直接返回错误，不会走到数据库或后续逻辑，保证你收到的就是干净合法的数据。
📤 举个例子：登录响应
你登录成功了，要给客户端返回 JWT 令牌。你希望格式是这样的：
{"access_token": "xxxxx","token_type": "bearer"
}
我们用这个模型描述这个结构：
class Token(BaseModel):access_token: strtoken_type: str
FastAPI 自动会把你写在返回值里的字典转成这个格式，客户端拿回的 JSON 就规范了。
🧩 Pydantic 模型 = 两件事：
| 模型名 | 干的事（请求） | 干的事（响应） |
|---|---|---|
UserCreate | 验证用户提交的数据是否合法 | 不用于响应 |
Token | 不用于请求 | 定义你返回给用户的令牌格式 |
🔄 总结一句话
你可以把 Pydantic 理解成“接口数据说明书”。
当别人调用你的接口时，FastAPI 用它来帮你检查数据合法性 ✅
当你返回数据给别人时，FastAPI 用它来帮你自动生成标准 JSON 📦