from datetime import datetime from pydantic import BaseModel, Field from typing import List, Optional # ------------------------------ # 请求模型(前端传参校验)- 保留update的eigenvalue(如需更新特征值) # ------------------------------ class FaceCreateRequest(BaseModel): """创建人脸记录请求模型(无需ID、由数据库自增)""" name: Optional[str] = Field(None, max_length=255, description="名称(可选、最长255字符)") class FaceUpdateRequest(BaseModel): """更新人脸记录请求模型 - 保留eigenvalue(如需更新特征值,不影响返回)""" name: Optional[str] = Field(None, max_length=255, description="名称(可选)") eigenvalue: Optional[str] = Field(None, description="特征值(可选,文件处理后可更新)") # 保留更新能力 address: Optional[str] = Field(None, description="图片完整路径(可选,更新图片时使用)") # ------------------------------ # 响应模型(后端返回数据)- 核心修改:删除eigenvalue字段 # ------------------------------ class FaceResponse(BaseModel): """人脸记录响应模型(仅返回需要的字段,移除eigenvalue)""" id: int = Field(..., description="主键ID(数据库自增)") name: Optional[str] = Field(None, description="名称") address: Optional[str] = Field(None, description="人脸图片完整保存路径(数据库新增字段)") # 仅保留address created_at: datetime = Field(..., description="记录创建时间(数据库自动生成)") updated_at: datetime = Field(..., description="记录更新时间(数据库自动生成)") # 关键配置:支持从数据库查询结果(字典)直接转换 model_config = {"from_attributes": True} class FaceListResponse(BaseModel): """人脸列表分页响应模型(结构不变,内部FaceResponse已移除eigenvalue)""" total: int = Field(..., description="筛选后的总记录数") faces: List[FaceResponse] = Field(..., description="当前页的人脸记录列表") model_config = {"from_attributes": True}