Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...接下来，我们将探索列表理解，提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后，我们将研究如何使用集合模块中的计数器，它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...结论 总之，计算列表中唯一值的任务是 Python 编程中的常见要求。在本文中，我们研究了四种不同的方法来实现这一目标：利用集合、使用字典、利用列表理解和使用集合模块中的计数器。
本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。 什么是 Pydantic？...: list 在这个示例中，我们定义了一个名为 Person 的模型，它有三个字段：name 和 age以及hobby，分别具有字符串、整数以及列表类型。...Pydantic 将使用这些字段定义来验证输入数据。 使用 Pydantic 模型 一旦定义了 Pydantic 模型，我们就可以使用它来验证和解析数据。...以下是一些常见的用法示例： 创建模型实例 我们可以通过传递字典数据来创建模型实例，例如： data = {"name": "Alice", "age": 30, "hobby": ['football'...例如，如果我们想确保年龄在特定范围内，可以使用 @validator 装饰器定义自定义验证函数： from pydantic import validator class Person(BaseModel
前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。...定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要是一个解析库，而不是验证库。...如果您不确定这意味着什么或它可能如何影响您的使用，您应该阅读下面有关数据转换的部分。 虽然验证不是 pydantic 的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...friends等属性.在pydantic中定义对象的主要方法是通过模型(模型继承自 BaseModel 的类)。...friends 使用Python的 typing 系统，需要一个整数列表，就像 id 字段一样，类整数的对象将会被转换为整数。
前言 序列（sequence） 序列是Python中最基本的一种数据结构 数据结构指计算机中数据存储的方式 序列用于保存一组有序的数据，所有的数据在序列当中都有一个唯一的位置（索引） 并且序列中的数据会按照添加的顺序来分配索引...列表的使用： 1. 列表的创建 2. 操作列表中的数据 列表中的对象都会按照插入的顺序存储到列表中，第一个插入的对象保存到第一个位置，第二个保存到第二个位置。...我们可以通过索引（index）来获取列表中的元素。索引是元素在列表中的位置，列表中的每一个元素都有一个索引。...min() 获取列表中的最小值 max() 获取列表中的最大值 arr = [,,,,,] print(min(arr) , max(arr)) 运行结果： ?...extend() 使用新的序列来扩展当前序列 需要一个序列作为参数，它会将该序列中的元素添加到当前列表中 employees = ['Yuki','Jack','Kevin','Ray','Bin',
**kwargs： 如果提供，这将包括上述未在签名中明确列出的参数 验证器应该返回解析后的值或引发 a ValueError, TypeError, or AssertionError (assert可以使用语句...在验证器依赖其他值的情况下，您应该注意： 验证是在定义的订单字段中完成的。...有关字段如何排序 的更多信息，请参阅字段排序 如果另一个字段的验证失败（或该字段丢失），它将不会包含在 中values，因此 if ‘password1’ in values and …在此示例中。...each_item 如果使用带有引用List父类上的类型字段的子类的验证器，使用each_item=True将导致验证器不运行；相反，必须以编程方式迭代列表。...pre，否则always=True pydantic会尝试验证None会导致错误的默认值。
因此，这里，我们仅针对pydantic库来介绍一下如何规范定义标准schema并使用。 2. pydantic库用法考察 1....基本使用方法 1. schema基本定义方法 pydantic库的数据定义方式是通过BaseModel类来进行定义的，所有基于pydantic的数据类型本质上都是一个BaseModel类，它最基本的使用方式如下...(p.json()) # {"name": "123"} 3. pydantic基本数据类型 下面，我们来看一下pydantic中的一些常用的基本类型。...数据默认值的设置 上述可选数据类型方法事实上是一种较为特殊的给予数据默认值的方法，只是给其的默认值为None。 这里，我们给出一些更加一般性的给出数据默认值的方法。...Config方法考察 如果要对BaseModel中的某一基本型进行统一的格式要求，我们还可以使用Config方法来实现。
python如何过滤列表中的唯一值 1、使用collections.Counter函数对列表进行计数，并通过列表推导式过滤出非唯一值，过滤出计数大于1的值。...2、Counter是dict的子类，用来计数可哈希对象。是一个集合，元素像字典键一样存储，计数存储为值。 计数可以是任何整数值，包括0和负数。它可以接收一个可迭代的对象，并计数它的元素。...Counter(lst).items() if count > 1] # EXAMPLES filter_unique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]) # [2, 4] 以上就是python过滤列表中唯一值的方法
它具有如下优点： 与 IDE/linter 完美搭配，不需要学习新的模式，只是使用类型注解定义类的实例 多用途，BaseSettings 既可以验证请求数据，也可以从环境变量中读取系统设置 快速 可以验证复杂结构...可扩展，可以使用validator装饰器装饰的模型上的方法来扩展验证 数据类集成，除了BaseModel，pydantic还提供了一个dataclass装饰器，它创建带有输入数据解析和验证的普通 Python...是字符型，同时设定了一个默认值 定义了一个User模型，继承自BaseModel，有2个字段，id是一个整数并且是必需的，name是一个带有默认值的字符串并且不是必需的 实例化使用： # 情况一：因为定义了...，同时都是可选的，同时嵌套结构可以进行定义 1.3 约束参数范围 conlist item_type: Type[T]: 列表项的类型 min_items: int = None: 列表中的最小项目数...: int = None: 字符串的最大长度 curtail_length: int = None: 当字符串长度超过设定值时，将字符串长度缩小到设定值 regex: str = None: 正则表达式来验证字符串
Pydantic 的一些主要特性：类型注解：Pydantic 使用类型注解来定义模型的字段类型。你可以使用 Python 内置的类型、自定义类型或者其他 Pydantic 提供的验证类型。...pip install pydanticPydantic 基本操作使用 Pydantic，可以定义一个模型类，该类需要继承 pydantic 中的 BaseModel 类，模型类描述了数据的结构和类型，...然后，可以使用这个模型类来验证输入的数据是否符合预期，并以类型安全的方式访问和操作数据。...Pydantic 高级操作Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。...以下是一些常用的参数：...：表示该字段是必填项。default：定义字段的默认值。如果未提供该值，则默认为None,不能与 ... 同时使用。
简介 官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库；...使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理； 可以在代码运行的时候提供类型提示，数据校验失败的时候提供友好的错误提示； 定义数据应该如何在纯规范的Python代码中保存...= None friends: List[int] = [] # 列表中的元素需要是int类型或者能转换为int类型的str external_data = { "id":"123"...支持的所有字段类型 Pydantic支持很多类型的数据，除了常用的那些基本类型外，还有一些不常用的类型，具体参看官网： https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage...] = None friends: List[int] = [] # 列表中的元素需要是int类型或者能转换为int类型的str external_data = { "id":"123
使用请求体模型的可选字段有时候我们希望某些字段是可选的，即在请求体中可以缺失。在Pydantic中，我们可以使用typing.Optional来定义可选字段。...使用请求体模型的嵌套字段有时候我们需要验证请求体中的嵌套字段，即请求体中的某个字段又包含了一个对象。在Pydantic中，我们可以使用嵌套模型来处理这种情况。...然后我们将items字段定义为一个列表类型，其元素类型为Item。这样，当客户端向服务器发送一个包含items字段的请求体时，FastAPI会自动使用Item模型来验证items字段中的每个元素。...使用请求体模型的校验器在Pydantic中，我们还可以使用校验器（validator）来进一步验证请求体数据。校验器是一种可调用对象，用于对请求体数据进行额外的验证。...由于age字段是可选的，因此我们需要在校验器中使用pre=True参数来确保该校验器在默认值验证之前执行。
对于如何接收和校验请求体，FastApi提供的形式是使用：from pydantic import BaseModel 示例如下： import uvicorn from fastapi import ...Request Body 和 Query 和 Path的混合 在设计一些API过程中难免的可能也会需要综合遇到上述的一些混搭的组合，需要同时多个参数的提交和获取 那么我们通常接收这次参数的话一般怎么接收呐...¶ 以下是您可以使用的一些其他数据类型（来自官方文档）： UUID: 一个标准的“通用唯一标识符”，在许多数据库和系统中常见于ID。...frozenset: 在请求和答复中，将其视为set: 在请求中，将读取列表，消除重复，并将其转换为set. 在答复中，set将转换为list....生成的架构将指定set值是唯一的(使用JSONSchema的uniqueItems). bytes: 标准Pythonbytes. 在请求和答复中将被视为str.
15145380.html typing 模块：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15150315.html Pydantic 介绍 使用 python 类型注释来进行数据校验和...settings 管理 pydantic 可以在代码运行时强制执行类型提示，并在数据校验无效时提供友好的错误提示 定义数据应该如何在规范的 python 代码中保存，然后通过 Python 验证它 Pydantic...保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据 Models 简介 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型是从 BaseModel 继承的类） 所有基于 pydantic 的数据类型本质上都是一个...BaseModel 类 可以将模型视为强类型语言中的类型（比如 Java） 不受信任的数据可以传递给模型，经过解析和验证后，pydantic 保证生成的模型实例的字段将符合定义的字段类型（实例字段类型符合类定义的字段类型...） 基础模型使用 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name = "小菠萝测试笔记" User
---- 1 基础使用 参考：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/ 1.1 单个值Query的使用 from typing...pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): # 检查项，不同key要遵从什么格式 name: str...在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。 并在自动生成文档系统中使用。...； 1.6 CORS（跨域资源共享） https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/cors/ 你可以在 FastAPI 应用中使用 CORSMiddleware 来配置它...创建一个允许的源列表（由字符串组成）。 将其作为「中间件」添加到你的 FastAPI 应用中。
前言 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型继承 BaseModel ）。 pydantic主要是一个解析库，而不是验证库。...虽然验证不是pydantic的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...基本模型使用 User这是一个模型，它有两个字段id，一个是整数，是必需的，name一个是字符串，不是必需的（它有一个默认值) from pydantic import BaseModel class...字符串 ‘123’ 已根据字段类型转换为 int. name初始化用户时未设置，因此它具有默认值. 那么如何知道初始化的时候，需要哪些必填字段？...模型配置 递归模型 可以使用模型本身作为注释中的类型来定义更复杂的分层数据结构。
标签：VBA，数据验证 想要遍历数据验证列表中的每一项，如何编写VBA代码呢？如果数据验证列表中的项值来源于单元格区域或者命名区域，则很简单，遍历该区域即可。...然而，有些数据验证列表是直接使用逗号分隔的项添加的，这就需要使用不同的方法。 数据验证设置基于下面的4种方法： 1.单元格引用，如下图1所示。 图1 2.命名区域，如下图2所示。...图4 下面的代码适用于上述4种情形，遍历数据验证列表中的每项： Option Explicit Sub LoopThroughDataValidationList() Dim rng As Range...(i) '强制工作表重新计算 Application.Calculate '在此插入为操作每个项的代码 Next i End Sub 你可以根据实际情况，修改代码中数据验证所在的单元格...，还可以添加代码来处理数据验证中的每个项值。
Q：在一列中包含有很多数据，我想使用公式来列出并统计其唯一值，我不想使用数据透视表，下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式，在列C中列出其唯一值，列D中列出这些值相应出现的数量。...),0) 其中，使用： COUNTIF(C1:C1,A2:A25) 计算第二个区域A2:A25中，每个单元格中的值在第一个区域中出现的次数，要么是1（表明出现了），要么是0（表明没有出现，即没有这个值）...然后，使用MATCH执行精确匹配查找，所得到的位置也就是该值在区域A2:A25中的位置。再将结果传递给INDEX函数，从而获取值。...在单元格D2中输入公式： =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一值在原列表中出现的次数，如下图3所示。 ? 图3 最后，向下复制公式得到最终结果，如下图4所示。 ?...图4 对于上图2中的数组公式，当向下复制时，如果唯一值获取完了，会出现#N/A错误，对于Excel 2007及以上版本，可以使用下面的数组公式： =IFERROR(INDEX(A2:A25,MATCH(
在fastapi中如何进行数据结构的类型申明 在fastapi中如何使用 简单说明 总结 为什么要进行强制类型校验？...我们知道python是弱语言类型，在使用过程中可以随意的改变变量的类型， 举个例子:在开发中，我们要计算一个商品的价格，sku_price = 7.28,然后你在后端计算逻辑的时候使用的都是float类型...在fastapi中如何进行数据结构的类型申明 from typing import Any, Dict, List, Optional from pydantic import BaseModel, Field...当我们的module中使用了默认值的时候，是可以不用传参数的，但当module中明确这个字段为必传字段时，若不传字段则接口就会报错。...我们也可以通过类似:http://127.0.0.1:8000/docs 可视化的方式来查看我们的后端接口信息，这个功能在开发阶段还是很方便的，建议使用 总结 同一功能使用两种请求方式处理数据，在上文中已经提到
带有类型参数的字段 Python 有一种特定的方法来声明具有内部类型或类型参数的列表 其实前面都见过，就是 List[str] Set[str] Tuple[str] Dict[str, int] List...Pydantic Model 中使用 typing 提供的类型 from typing import List, Optional, Set, Dict, Tuple from pydantic import...嵌套模型 from typing import List from pydantic import BaseModel # 模型 1 class Foo(BaseModel): count:...: Optional[str] = None tags: Set[str] = set() # Image 模型组成的列表类型 image: Optional[List[Image...集合的特性仍然会保留：去重 FastAPI 给嵌套模型提供的功能 和前面讲的没什么区别 IDE 智能代码提示，甚至对于嵌套模型也支持 数据转换 数据验证 OpenAPI 文档 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果
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