对于如下所示的Pydantic类,我希望通过应用replace操作来转换foo字段:
from typing import List
from pydantic import BaseModel
class MyModel(BaseModel):
foo: List[str]
my_object = MyModel(foo="hello-there")
my_object.foo = [s.replace("-", "_") for s in my_object.foo]
在创建对象时,如何在类中执行replace操作?如果没有Pyd
我是Pydantic的新手,正在尝试了解如何/是否可以创建一个新的类实例。我已经通读了Pydantic文档,但找不到执行类似操作的示例。
我的python代码(在Pydantic之前)看起来像这样:
class Person:
def __init__(self, id):
db_result = get_db_content(id) #lookup id in a database and return a result
self.name = db_result['name']
self.birth_
我尝试创建Foo的孩子,每个孩子都应该有自己的uuid。在真正的代码中,Foo的任何实例都不会被创建,只会创建它的子实例。子对象稍后将保存在数据库中,uuid用于从数据库中检索正确的对象。 在第一个代码片段中,我尝试使用init方法,这会产生一个AttributeError。我还尝试使用类方法,这会导致我的子对象中的所有字段丢失。 如果我是第二个代码片段,每个孩子都会得到相同的uuid,这对我来说是有意义的,因为它是作为默认值传递的。 我可以将uuid创建放到子对象中,尽管这在使用继承时感觉是错误的。 有没有更好的方法为每个孩子创建一个uuid? # foo_init_.py
class F
我目前正在构建一个API (使用SQLAlchemy、FastAPI和Pydantic)来存储有关公寓及其居民的信息。一套公寓一次只能有一位居民入住,但我们会保存历史。数据模型如下: class Resident(Base):
id = Column(UUID(as_uuid=True), primary_key=True, default=uuid.uuid4, unique=True, nullable=False)
name = Column(String(200))
class Apartment(Base):
id = Column(UUID(as_uu
从pydantic docs中我理解了这一点: import pydantic
class User(pydantic.BaseModel):
id: int
name: str
class Student(pydantic.BaseModel):
semester: int
# this works as expected
class Student_User(User, Student):
building: str
print(Student_User.__fields__.keys())
#> dict_keys(['semest
当属性的类型不是预期的类型时,Pydantic似乎会执行自动类型转换。我相信这就是为什么(方便地)可以通过一个类的原始int值来赋值int枚举属性的原因。 然而,我有一个场景,我想要避免这种行为,而是在属性不是预期的类型时收到验证错误。请参见以下示例: from pydantic import BaseModel
from typing import List
class Common(BaseModel):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
print(f"cr
如何在不使用别名的情况下创建一个pydantic对象?
from pydantic import BaseModel, Field
class Params(BaseModel):
var_name: int = Field(alias='var_alias')
Params(var_alias=5) # works
Params(var_name=5) # does not work
我使用Pydantic的BaseModel创建我的工人阶级。除了带有验证器的方法之外,我还有其他自定义方法。我需要使用自定义函数的函式工具中的singledispatchmethod装饰器。例如,
class Foo(pydantic.BaseModel):
name: str
bar: int
baz: int
@functools.singledispatchmethod
def handle(self, command: Command) -> CommandResult:
pass
@celery.task
如何从Pydantic模型创建参数解析器(argparse.ArgumentParser)?
我有个平庸的模型:
from pydantic import BaseModel, Field
class MyItem(BaseModel):
name: str
age: int
color: str = Field(default="red", description="Color of the item")
我想使用命令行创建一个MyItem实例:
python myscript.py --name Jack --age 10 --co
我使用pydantic的数据类装饰器创建了一个类,我想在参数成为类的属性之前检查它的类型。这是我的代码:
from pydantic.dataclasses import dataclass
from pydantic import validator
@dataclass
class Person(object):
name: Optional[str] = None
@validator('name')
def name_must_be_str(cls, v):
if type(v) is not str:
我想使用Pydantic来验证对象中的字段,但似乎验证只在创建实例时发生,而不是在以后修改字段时进行。
from pydantic import BaseModel, validator
class MyStuff(BaseModel):
name: str
@validator("name")
def ascii(cls, v):
assert v.isalpha() and v.isascii(), "must be ASCII letters only"
return v
# ms = MySt
我有3份关于Pydantic模型的文件。在每个文件中,都有一个来自不同文件的模型的引用,该文件创建了一个循环依赖关系。我有这些循环依赖关系,因为我希望在API响应中嵌入数据,这可能最终是我的根本问题,但我相信我目前想要实现的是可能的,我想知道如何实现。
我也尝试过将一些模型导入到main.py中,但是现在这3种模型是如此的相互依赖,我认为解决方案已经停止工作了,而且它感觉有些烦琐,所以我不喜欢这样做。
我在下面联系了一个类似的问题,但这个问题的建议无助于我。另外,可能还有两年前的发展,我不知道。
下面是我正在使用的简化模型。
# user models
class UserSchema(Bas
我有一个用例,在这个用例中,我接受不同数据类型的数据--即dict, boolean, string, int, list --从前端应用程序到使用pydantic模型的FastAPI backedn。
我的问题是,我应该如何设计我的pydantic模型,以便它能够接受任何数据类型,这些数据类型以后可以用于操作数据和创建API?
from pydantic import BaseModel
class Pino(BaseModel):
asset:str (The data is coming from the front end ((dict,boolean,string,int,
我有一个类似于dict的对象,比如:
data = {
# A lot of data here
'json_data_feed':
{'address':
{'name': 'home_sweet_home'}
}
# A lot of data here
}
我想创建只有几个字段的Pydantic模型。我正在尝试这样做:
class OfferById(pydantic.BaseModel):
short_address: st
如何使用pydantic来要求我的对象具有一个由变量设置的精确数值?
from pydantic import BaseModel, Field
var = 10.0
class Group(BaseModel):
value: Literal[var] # something like this
value: float = Field(..., eq=var) # or this
此外,创建使用变量的pydantic类的最佳方法是什么?是否有一种方法可以在类(而不是工厂)中进行验证,以便使用同一个类来验证不同的值?
from typing import Litera
使用ORM,我希望执行POST请求,允许一些字段具有null值,这些字段将在数据库中转换为指定的默认值。
问题是OpenAPI (Swagger) 文档忽略默认的None,默认情况下仍然提示一个UUID。
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from uuid import UUID
import uvicorn
class Table(BaseModel):
# ID: Optional[UUID] # the docs show a
我想要一条关于如何处理在SQLAlchemy中执行的联接操作的结果以及使用Pydantic (在FastAPI中)进行序列化的建议。
如果我没有弄错的话,两个表的联接结果将导致SQLAlchemy模型的元组列表。这里是一个模拟,like_a_join是我对联接查询结果的理解。
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()
class
我有个模特:
class MyModel(BaseModel):
items: List[Item]
class Config:
orm_mode = True
当我尝试用这个创建实例时:
my_model = MyModel.from_orm(foo)
pydantic是在抱怨foo.items is not a list,但是它是可迭代的,所以我如何告诉pydantic自动转换呢?我目前正在做:
foo.items = list(foo.items)
my_model = MyModel.from_orm(foo)
我是fastAPI新手,我正在尝试构建一个todo。我用乌龟-ORM。我认为该错误是由向todo部分输入空值导致的,尽管我希望将其设置为null或设置为默认值,这是一个空列表。这是与错误相关的代码。main.py
from typing import List
import os
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status
from models import User, Todo, User_pydantic, UserIn_pydantic, Todo_pydantic, TodoIn_pydantic
fro