В FastAPI для валидации типов данных используется библиотека Pydantic, которая позволяет описывать модели данных с типами и автоматически проверять входящие запросы. Pydantic поддерживает валидацию сложных структур, преобразование типов и генерацию документации.

Кроме Pydantic, можно использовать стандартные типы из модуля typing для аннотаций, а также дополнительные библиотеки, например:

dataclasses — для простых моделей данных (но без встроенной валидации как в Pydantic)
Marshmallow — альтернативная библиотека для сериализации и валидации, но менее интегрирована с FastAPI

Пример с Pydantic в FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool

@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

Здесь FastAPI автоматически проверит, что в запросе поля соответствуют типам, и вернёт ошибку, если данные некорректны.

Какие существуют библиотеки или модули для валидации типов данных в FastAPI?