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Pydantic模型驗證測試：你的API數據真的安全嗎？ - Stories Detail

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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中用於數據驗證和序列化，通過Python類型註解自動解析請求體並執行驗證規則，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類型註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，避免手動驗證的冗餘代碼。

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錯誤而非規範的400錯誤
    單元測試可確保：
  4. 驗證規則按預期工作
  5. 邊界條件正確處理
  6. 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, Field

class 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)  # 年齡範圍限制

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("age", [13, 100])
def test_age_boundaries(age):
    data = {"email": "test@ex.com", "password": "Passw0rd", "age": age}
    user = UserCreate(**data)
    assert user.age == age

# 驗證錯誤場景
@pytest.mark.parametrize("invalid_data, expected_error", [
    ({"email": "invalid", "password": "short", "age": 20}, "email"),
    ({"email": "ok@ex.co", "password": "no_number", "age": 5}, "password"),
    ({"email": "ok@ex.co", "password": "V@lidPwd", "age": 101}, "age"),
])
def test_invalid_user(invalid_data, expected_error):
    with pytest.raises(ValidationError) as exc_info:
        UserCreate(**invalid_data)
    
    errors = exc_info.value.errors()
    assert any(error["loc"][0] == expected_error for error in errors)

5. 與FastAPI集成測試

測試API端點驗證：

# test_api.py
from fastapi.testclient import TestClient
from main import app  # 假設主應用在main.py

client = TestClient(app)

def test_create_user_success():
    response = client.post("/users/", json={
        "email": "test@api.com",
        "password": "ApiTest1!",
        "age": 30
    })
    assert response.status_code == 201

def test_create_user_validation_fail():
    response = client.post("/users/", json={
        "email": "bad-email",
        "password": "abc",
        "age": 10
    })
    assert response.status_code == 422
    errors = response.json()["detail"]
    assert "email" in errors[0]["loc"]
    assert "password" in errors[1]["loc"]

6. 測試最佳實踐

  1. 覆蓋所有模型字段
  2. 測試邊界值（min/max等）
  3. 驗證錯誤消息的明確性
  4. 隔離測試（使用pytest fixtures初始化數據）

Quiz

  1. 當收到422 Validation Error時，如何快速定位具體失敗的字段？
    答案：查看響應體中的detail數組，每個元素包含loc（字段路徑）和msg（錯誤詳情），例如：

    {"detail": [{"loc": ["body", "email"], "msg": "value is not a valid email"}]}

  2. 密碼字段要求同時包含大寫字母和數字，如何用Pydantic實現？
    答案：使用pattern參數：

    password: str = Field(pattern=r"^(?=.*[A-Z])(?=.*\d).+$")

常見報錯解決方案

報錯：422 Validation Error - field required
原因：請求缺少模型定義的必填字段
解決：

  1. 檢查請求體是否包含所有必需字段
  2. 確認字段名拼寫是否正確
  3. 使用OpenAPI文檔驗證字段定義

報錯：422 Validation Error - value is not a valid integer
原因：數字字段收到字符串類型
解決：

  1. 檢查客户端是否發送了正確的Content-Type
  2. 驗證請求體數據類型
  3. 添加中間件轉換數據類型

預防措施：

  1. 始終為可選字段設置默認值
  2. 在Pydantic模型中使用Field定義詳細約束
  3. 編寫完善的單元測試覆蓋所有驗證場景

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django , Python , 後端 , flask , fastapi
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