如何在FastAPI中通过Pydantic简便实现多层嵌套JSON输出？

方案1：直接构造返回结构（适合少量接口场景） #

无需额外定义新的Pydantic模型，直接在路径函数中将Article实例套入目标嵌套结构，同时给路径操作的response_model参数指定对应的嵌套类型即可：

from fastapi import FastAPI
from typing import Dict

app = FastAPI()

# 你原有定义的Article模型保持不变
@app.get("/articles/{article_id}", response_model=Dict[str, Dict[str, Article]])
def get_article(article_id: int):
    # 这里是你查询得到的Article实例（ORM对象或Pydantic对象均可）
    article = Article(id=1, headline="a headline", text="a text", author_id=1)
    return {"data": {"article": article}}

这种方式完全没有冗余代码，适合只有个别接口需要该嵌套包装格式的场景。

方案2：定义通用泛型包装模型（适合全项目统一返回格式场景） #

如果你的项目所有接口都需要统一用data+资源名的嵌套格式返回，可以一次性定义通用的泛型包装模型，所有资源类型都可以复用，不需要为每个资源单独写两层模型：

from typing import Generic, TypeVar
from pydantic.generics import GenericModel

T = TypeVar('T')

# 通用外层data包装层
class DataResponse(GenericModel, Generic[T]):
    data: T

# 通用内层资源包装层
class ResourceWrap(GenericModel, Generic[T]):
    __root__: Dict[str, T]

# 调用时直接嵌套泛型即可，无需新增模型定义
@app.get("/articles/{article_id}", response_model=DataResponse[ResourceWrap[Article]])
def get_article(article_id: int):
    article = Article(id=1, headline="a headline", text="a text", author_id=1)
    return {"data": {"article": article}}

如果你所有接口的内层键名固定为对应资源的小写类名，还可以对通用模型做进一步封装，简化调用时的写法，一次定义全项目通用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3807965