如何在FastAPI+PostgreSQL中禁用小数字的科学计数法

方案一：在PostgreSQL端直接格式化输出 #

通过SQL的to_char函数，查询时将numeric类型字段转换为指定格式的字符串，从源头避免前端触发科学计数法显示。

示例查询语句：

SELECT 
  other_columns,
  -- FM参数用于去除前导空格，后面的数字位数根据你存储的小数精度调整，确保覆盖所有有效位
  to_char(your_tiny_column, 'FM999999999999999.9999999999') AS your_tiny_column
FROM data_row;

调整FastAPI中的查询代码，使用上述格式化后的字段即可，此时接口返回的是字符串类型的小数，前端直接显示就能得到0.000000022385这类格式。

如果不想每次写查询都重复格式化逻辑，可以创建视图封装转换逻辑：

CREATE VIEW formatted_data_row AS
SELECT 
  id,
  other_columns,
  to_char(your_tiny_column, 'FM999999999999999.9999999999') AS your_tiny_column
FROM data_row;

之后FastAPI直接查询这个视图即可。

方案二：在FastAPI（Pydantic）层处理 #

通过修改Pydantic模型的序列化逻辑，将Decimal类型转换为非科学计数法的字符串或数值。

方法1：使用Pydantic Validator #

修改你的Data_Read模型，针对目标字段添加格式化逻辑：

from pydantic import BaseModel, validator
from decimal import Decimal

class Data_Read(BaseModel):
    # 其他字段保持不变
    your_tiny_column: Decimal

    @validator('your_tiny_column')
    def format_tiny_decimal(cls, value):
        # 保留10位小数（可根据实际存储精度调整），去除末尾多余的0和小数点
        formatted = format(value, '.10f')
        if '.' in formatted:
            formatted = formatted.rstrip('0').rstrip('.')
        return formatted

    class Config:
        orm_mode = True

这样接口返回的该字段会是字符串格式的普通小数，前端无需额外处理。

方法2：自定义JSON编码器 #

全局配置FastAPI的JSON序列化逻辑，统一处理Decimal类型：

from fastapi import FastAPI
from decimal import Decimal
import json
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import Session
import models
import database

app = FastAPI()

def custom_decimal_encoder(obj):
    if isinstance(obj, Decimal):
        formatted = format(obj, '.10f')
        if '.' in formatted:
            formatted = formatted.rstrip('0').rstrip('.')
        return formatted
    return obj.__dict__ if hasattr(obj, '__dict__') else obj

@app.get("/data", tags=["DataModel"])
async def getall_data():
    with Session(database.engine) as session:
        query = select(models.data_row)
        results = session.exec(query).all()
        # 使用自定义编码器序列化结果
        return json.loads(json.dumps(results, default=custom_decimal_encoder))

注意：此方法需要去掉response_model=List[models.Data_Read]，或者调整模型中对应字段的类型为str以匹配序列化后的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Uzair A.