使用Pydantic解析不同模型的列表

Pydantic是一个Python库，用于数据验证和解析。它提供了一种简单而强大的方式来定义数据模型，并且可以轻松地解析不同模型的列表。

Pydantic的主要特点包括：

数据验证：Pydantic允许您定义数据模型，并自动验证输入数据的类型和格式。它支持各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等，并提供了丰富的验证器来确保数据的有效性。
数据解析：使用Pydantic，您可以轻松地将输入数据解析为定义的数据模型。它可以处理各种输入格式，包括JSON、字典、字符串等，并将其转换为Python对象。
列表解析：Pydantic支持解析不同模型的列表。这意味着您可以定义多个数据模型，并将它们组合成一个列表。当解析输入数据时，Pydantic会自动根据定义的模型将每个元素解析为相应的对象。

使用Pydantic解析不同模型的列表的步骤如下：

定义数据模型：首先，您需要定义每个模型的数据结构。您可以使用Pydantic的BaseModel类来定义模型，并在其中指定每个字段的类型和验证规则。
定义列表模型：接下来，您需要定义一个列表模型，用于包含不同模型的列表。您可以使用Pydantic的List类型来表示列表，并将每个元素的模型作为参数传递。
解析输入数据：一旦您定义了模型和列表模型，您可以使用Pydantic的parse_obj_as函数来解析输入数据。您可以将输入数据作为参数传递给该函数，并指定要解析的列表模型。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pydantic解析不同模型的列表：

from pydantic import BaseModel, parse_obj_as
from typing import List

class ModelA(BaseModel):
    name: str
    age: int

class ModelB(BaseModel):
    email: str
    address: str

class ListModel(BaseModel):
    items: List[BaseModel]

data = [
    {"name": "John", "age": 25},
    {"email": "john@example.com", "address": "123 Street"}
]

parsed_data = parse_obj_as(ListModel, {"items": data})

for item in parsed_data.items:
    if isinstance(item, ModelA):
        print("ModelA:", item.name, item.age)
    elif isinstance(item, ModelB):
        print("ModelB:", item.email, item.address)

在上面的示例中，我们定义了两个模型ModelA和ModelB，分别表示不同的数据结构。然后，我们定义了一个列表模型ListModel，其中的items字段是一个List[BaseModel]类型，可以包含不同的模型。

最后，我们使用parse_obj_as函数将输入数据解析为ListModel模型。通过遍历parsed_data.items，我们可以访问每个解析后的模型对象，并根据其类型执行相应的操作。

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