FastAPI Pydantic动态调整Schema

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第一章：动态调整基础

1.1 核心调整机制

from pydantic import BaseModel


class DynamicModel(BaseModel):
    @classmethod
    def __get_pydantic_json_schema__(cls, core_schema, handler):
        schema = handler(core_schema)
        if os.getenv("ENV") == "prod":
            schema["required"].append("audit_trail")
        return schema


class ProdModel(DynamicModel):
    audit_trail: Optional[str]

动态特性：

支持运行时字段增删
可基于环境变量调整约束
实现Schema版本无缝切换
毫秒级配置生效

第二章：高级调整策略

2.1 字段级动态注入

from pydantic import Field


def dynamic_field(config: dict):
    return Field(
        json_schema_extra={
            "x-ui-config": config
        }
    )


class UIModel(BaseModel):
    username: str = dynamic_field({"widget": "search"})

2.2 条件必填控制

from pydantic import validator


class ConditionalModel(BaseModel):
    user_type: str
    company: Optional[str] = None

    @classmethod
    def __get_pydantic_json_schema__(cls, core_schema, handler):
        schema = handler(core_schema)
        if "company" in schema["properties"]:
            schema["required"].append("company")
        return schema

    @validator("user_type")
    def check_user_type(cls, v):
        if v == "enterprise":
            cls.__fields__["company"].required = True
        return v

第三章：企业级应用

3.1 多租户字段隔离

class TenantAwareSchema(BaseModel):
    class Config:
        extra = "allow"

    @classmethod
    def __get_pydantic_json_schema__(cls, core_schema, handler):
        schema = handler(core_schema)
        tenant = get_current_tenant()
        if tenant != "admin":
            del schema["properties"]["sensitive_field"]
        return schema

3.2 实时特征开关

from feature_flag import FeatureFlag


class FeatureModel(BaseModel):
    @classmethod
    def __get_pydantic_json_schema__(cls, core_schema, handler):
        schema = handler(core_schema)
        if FeatureFlag.is_enabled("new_checkout"):
            schema["properties"]["payment"]["x-component"] = "v2-payment"
        return schema

第四章：性能优化

4.1 Schema缓存策略

from functools import lru_cache


class CachedSchema(BaseModel):
    @classmethod
    @lru_cache(maxsize=128)
    def schema(cls, **kwargs):
        return super().schema(**kwargs)


class HighTrafficModel(CachedSchema):
    data: dict

4.2 增量式更新

class DeltaSchema(BaseModel):
    base_schema: dict
    delta: dict

    @classmethod
    def __get_pydantic_json_schema__(cls, core_schema, handler):
        schema = handler(core_schema)
        return apply_json_patch(schema, cls.delta)

第五章：错误处理

5.1 动态字段冲突

try:
    class ConflictingSchema(BaseModel):
        @classmethod
        def __get_pydantic_json_schema__(cls, *args):
            return {"type": "object", "properties": {"id": {"type": "string"}}}
except SchemaConflictError as e:
    print(f"Schema冲突: {e}")

5.2 版本回滚机制

class VersionedSchema(BaseModel):
    _schema_versions = []

    @classmethod
    def rollback_schema(cls, version: int):
        cls.__get_pydantic_json_schema__ = cls._schema_versions[version]

课后Quiz

Q1：动态添加字段的正确方式？
A) 直接修改__fields__
B) 重写__get_pydantic_json_schema__
C) 使用eval注入

Q2：处理Schema缓存失效应使用？

LRU缓存策略
定时强制刷新
禁用所有缓存

Q3：多租户隔离的关键实现是？

条件字段过滤
完全独立模型
数据库视图

错误解决方案速查表

错误码	现象	解决方案
422	动态字段验证失败	检查字段类型兼容性
500	Schema生成超时	启用缓存和增量更新
409	字段定义冲突	使用版本隔离策略
401	未授权字段访问	加强租户权限校验

架构箴言：动态Schema应遵循”最小变更”原则，建议采用GitOps模式管理Schema变更，通过Feature
Flag控制新特性灰度发布，建立Schema变更的自动化回滚机制。

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