在 FastAPI 中接收字符串参数并将其转换为字典，通常涉及两个步骤：首先从请求中提取字符串参数，然后将该字符串解析为字典格式。常见的场景是接收 JSON 字符串或键值对格式的字符串，并将其转换为 Python 字典。 ### 接收查询参数并转换为字典 如果字符串参数是通过 URL 的查询参数传递的，可以使用 `Request` 对象获取参数，然后使用 `json.loads()` 或自定义解析逻辑将其转换为字典： ```python from fastapi import FastAPI, Request import json app = FastAPI() @app.get("/parse") async def parse_string(request: Request): raw_data = request.query_params.get("data") try: parsed_dict = json.loads(raw_data) return {"parsed_data": parsed_dict} except json.JSONDecodeError: return {"error": "Invalid JSON format"} ``` ### 接收请求体中的字符串并转换为字典 如果数据是通过 POST 请求发送的，可以在请求体中接收字符串并进行解析： ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import json app = FastAPI() class StringPayload(BaseModel): data: str @app.post("/convert") async def convert_to_dict(payload: StringPayload): try: result = json.loads(payload.data) return {"converted_dict": result} except json.JSONDecodeError: return {"error": "Failed to decode JSON string"} ``` ### 自定义字符串解析逻辑 如果字符串不是标准的 JSON 格式，而是以其他方式编码的键值对（例如 `key1=value1,key2=value2`），可以实现自定义解析函数： ```python def custom_parse(data_str): return dict(pair.split("=") for pair in data_str.split(",")) @app.get("/custom-parse") async def custom_parse_string(data: str): try: parsed_data = custom_parse(data) return {"parsed_data": parsed_data} except ValueError: return {"error": "String format is invalid for parsing"} ``` 这些方法可以根据实际需求灵活调整，确保接收到的字符串能够正确地被解析和使用[^1]。 ---