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FastAPI的依赖注入机制通过Depends实现，自动创建和注入依赖项，解耦组件并提高可测性。依赖项可以是函数或类，按声明顺序执行，支持同步/异步混合使用。嵌套依赖构建清晰的依赖关系树，如用户认证系统中，oauth2_scheme提取Token，validate_token验证有效性，get_user获取用户信息。常见问题包括422验证错误和依赖项循环引用，可通过Pydantic模型验证和lambda延迟解析解决。依赖项返回None会引发400错误，需注意参数默认值设置。

在 FastAPI 中，使用 Pydantic 模型实现动态条件必填字段时，需结合 Field 的 depends 参数、@model_validator(mode='before') 装饰器和条件判断逻辑。例如，用户注册接口根据 register_type 动态决定 email 或 mobile 字段是否必填，并在 accept_promotion=True 时要求至少填写一种联系方式。通过 @model_validator 在类型转换前验证字段值，确保数据符合条件。测试用例和常见报错解决方案帮助调试和优化验证逻辑。

FastAPI开发中，异步分布式唯一性校验通过异步IO、分布式锁和二级缓存技术解决传统同步校验的并发冲突、性能瓶颈和响应延迟问题。手机和邮箱的唯一性校验通过Pydantic模型定义、异步校验服务层和路由层集成实现。多级缓存策略结合本地缓存、Redis和数据库，确保数据一致性。Redis分布式锁防止并发冲突，速率限制中间件防止恶意请求。常见报错包括锁超时和非法手机号，需调整锁超时时间和净化输入。

FastAPI中的Pydantic跨字段一致性验证用于处理用户注册、表单提交等场景中多个字段的联合验证需求。Pydantic通过验证器装饰器和根验证器实现字段间的联合判断，如密码确认、邮箱匹配等。文章详细介绍了验证器的基础用法、最佳实践示例以及如何在FastAPI中集成验证逻辑。进阶技巧包括自定义验证方法和组合验证规则。常见报错解决方案和最佳实践总结帮助开发者构建健壮的API系统。

FastAPI 中通过 Pydantic 模型实现密码验证，采用分层机制确保高效与灵活扩展。验证流程包括基础类型检查、长度验证、复杂度验证和泄露检测，任一阶段失败即终止后续验证。通过 SecretStr 安全获取密码明文，结合正则表达式验证密码复杂度，并利用哈希函数检测密码是否泄露。模块化设计便于后续添加更多安全规则，如密码过期策略和历史密码比对。