前言
本文是该专栏的第3篇，后面会持续分享FastApi以及项目实战的各种干货知识，值得关注。
继本专栏上一篇详细介绍FastApi的参数接收，本文再详细来介绍FastApi的参数验证。在python中推荐使用成熟的第三方库进行数据验证，这样不仅可以少写一些if .. else语句，还能让代码的可读性更强。
而本文要介绍的参数验证，这里就需要用到Pydantic，它是一个用于数据验证和设置的python库，特别是用于验证数据模型。它通过声明性的方式定义数据模型，并提供了强大的数据验证和转换功能。Pydantic最初是为FastApi框架设计的，但它也可以在其它python项目中独立使用。
而针对在参数验证中，需要注意的使用事项以及相关知识点将结合实际项目代码进行详细说明，下面跟着笔者直接往下看正文。（附带完整代码）
正文
需要注意的是，本文提及和使用到的pydantic版本为: 1.10.11，而不同的pydantic版本，可能会存在差异。使用pydantic的本质，其实就是如何编写对应的数据验证规则，接下来，将结合实际代码例子进行说明。
如下所示，是一些比较常用的验证规则：
基本数据类型：int，floa