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title: Pydantic模型驗證測試：你的API數據真的安全嗎？
date: 2025-09-03T23:46:18+08:00
lastmod: 2025-09-03T23:46:18+08:00
author: cmdragon

summary:
Pydantic在FastAPI中用于數據驗證和序列化，通過Python類型注解自動解析請求體并執行驗證規則，確保代碼簡潔安全。驗證測試至關重要，可防止無效數據進入業務邏輯層，避免安全漏洞和API錯誤。測試環境需使用最新庫版本，模型定義包括郵箱、密碼和年齡的驗證規則。測試腳本涵蓋有效數據、邊界條件和錯誤場景的驗證。與FastAPI集成測試確保API端點驗證正確。最佳實踐包括覆蓋所有字段、測試邊界值和驗證錯誤消息的明確性。

categories:

• fastapi

tags:

• Pydantic
• FastAPI
• 數據驗證
• 單元測試
• 錯誤處理
• API測試
• 最佳實踐

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Pydantic模型數據驗證測試

1. Pydantic在FastAPI中的核心作用

Pydantic是FastAPI的數據驗證核心庫，它通過Python類型注解實現數據校驗和序列化。當請求到達API時：

1. FastAPI自動將請求體解析為Pydantic模型
2. 執行模型定義的驗證規則
3. 返回驗證錯誤或結構化數據
   這種機制使代碼簡潔安全，避免手動驗證的冗余代碼。

2. 驗證測試的重要性

未經測試的數據驗證可能導致：

1. 無效數據進入業務邏輯層
2. 安全漏洞（如SQL注入）
3. API返回500錯誤而非規范的400錯誤
   單元測試可確保：

• 驗證規則按預期工作
• 邊界條件正確處理
• 錯誤消息清晰可讀

3. 測試環境搭建

# requirements.txt
fastapi==0.110.0
pydantic==2.6.4
pytest==7.4.4
httpx==0.27.0

安裝命令：

pip install -r requirements.txt

4. 模型定義與測試用例

# models.py
from pydantic import BaseModel, EmailStr, Fieldclass UserCreate(BaseModel):email: EmailStr  # 自動驗證郵箱格式password: str = Field(min_length=8,pattern=r"^(?=.*[A-Z])(?=.*\d).+$"  # 必須包含大寫字母和數字)age: int = Field(gt=13, le=100)  # 年齡范圍限制

測試腳本：

# test_models.py
import pytest
from models import UserCreate
from pydantic import ValidationError# 驗證有效數據
def test_valid_user():valid_data = {"email": "user@example.com","password": "Secur3P@ss","age": 25}user = UserCreate(**valid_data)assert user.email == "user@example.com"# 測試邊界條件
@pytest.mark.parametrize(