# 问题 一个非标准的 JSON 字符串： // test.json ["a",'b "',"c"] 1 2 使用 JSON.parse() 输出： 'use strict'; const fs =...require('fs'); const content = fs.readFileSync('test.json', 'utf8'); console.log(JSON.parse(content...fs = require('fs'); const content = fs.readFileSync('test.json', 'utf8'); console.log(new Function...(`return ${ content }`)()); // [ 'a', 'b "', 'c' ] 1 2 3 4 5 6 7 # 总结 封装一个易用函数 function jsonp(source...//new Function 的方式，能自动给 key 补全双引号，但是不支持 bigint，所以是下下策 try { jsonObj = new Function
json5 是一个 JavaScript 库，允许解析和构建符合 JSON5 规范的数据。 JSON5 是 JSON 的扩展，支持许多不在标准 JSON 中的特性，如注释、尾逗号、单引号等。...json5 库提供了一个 JSON5.parse() 方法，可以将 JSON5 字符串解析为 JavaScript 对象。...注意 虽然 json5 解析器可以处理一些非严格的 JSON 格式，但它仍然需要数据遵循 JSON5 规范 JSON5 支持哪些其他的特性？...} 对象和数组末尾的尾逗号: JSON5 允许在对象和数组的最后一个元素后面添加逗号，这样可以更轻松地添加、删除和重新排序元素。...: JSON5 允许数字中前导零、十六进制数和特殊的浮点数表示法（如 1.0e+2）等。
如何用Python生成一个优雅的二维码 二维码作为一种信息传递的工具，在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付，生活的各个角落都能看到二维码的存在，那么我们如何自己生成一个二维码呢？...如果使用Python，我们可以很快的生成一个二维码，我们可以自己定义二维码包含的信息。这些信息可以是文字、图片，也可以是网站。下面我们就来看看如何生成一个二维码。...一、使用MyQR生成二维码 生成二维码的方式多种多样，我们先来看看使用MyQR模块如何生成一个二维码。 （1）模块安装 在开始使用之前我们需要先安装该模块。...（2）生成一个图像二维码 我们日常生活中的二维码都比较单调，有纯二维码，整个二维码只有黑白方块；也有带图片的二维码，通常是在二维码中心放置一个图片，而我们现在要做的是一个整体是一张图片的二维码。...在这里插入图片描述 二、使用qrcode生成二维码 qrcode同样是一个便捷的工具，使用该模块我们也能够很快的实现二维码的生成。
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel， 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。...由于你已经在函数中将它声明为 Item 类型，你还将获得对于所有属性及其类型的一切编辑器支持（代码补全等）。 为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。...这些模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且被自动化文档 UI 所使用。...启动服务后，使用 postman 测试接口 docs 文档 你所定义模型的 JSON 模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示： body + path路径参数...如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。
猫头虎 分享：Python库 Pydantic 的简介、下载、安装、用法详解入门教程 今天猫头虎带您深入了解一款在 Python 数据校验和模型管理领域不可或缺的库——Pydantic！...最近有粉丝问猫哥：“如何用 Pydantic 优雅地校验数据并提升开发效率？” 今天就带大家从入门到精通地全面了解这款库，助力你的 Python 项目更加高效稳定！...正文 Pydantic 是什么？ Pydantic 是一个用于数据校验和数据模型管理的 Python 库，基于类型注解 type hints，其核心理念是：“数据校验即数据解析”。...快速入门：Pydantic 的基础用法 1....as e: print(e.json()) Q3: 如何使用默认值？
schema_extra 使用 Config 和 schema_extra 为Pydantic模型声明一个示例，如Pydantic 文档：定制 Schema 中所述: from typing import...JSON模式中。...Field 的附加参数 在 Field, Path, Query, Body 和其他你之后将会看到的工厂函数，你可以为JSON 模式声明额外信息，你也可以通过给工厂函数传递其他的任意参数来给JSON 模式声明额外信息...使用上面的任何方法，它在 /docs 中看起来都是这样的: 技术细节 关于 example 和 examples… JSON Schema在最新的一个版本中定义了一个字段 examples ，但是...OpenAPI 基于之前的一个旧版JSON Schema，并没有 examples.
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...基本属性 BaseModel的基本属性包括： dict() 模型字段和值的字典 json() JSON 字符串表示dict() copy() 模型的副本（默认为浅表副本） parse_obj() 使用...如果content_type省略，则从文件的扩展名推断 from_orm() 从ORM 对象创建模型 schema() 返回模式的字典 schema_json() 返回该字典的 JSON 字符串表示 construct...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
还有自动生成的交互式文档。 标准化：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。...使用 JSON Schema (因为 OpenAPI 本身就是基于 JSON Schema 的)自动生成数据模型文档。 经过了缜密的研究后围绕这些标准而设计。并非狗尾续貂。...所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。 安全性及身份验证 集成了安全性和身份认证。杜绝数据库或者数据模型的渗透风险。 OpenAPI 中定义的安全模式，包括： HTTP 基本认证。...通过 FastAPI 你可以获得所有 Pydantic (FastAPI 基于 Pydantic 做了所有的数据处理)： 更简单： 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。...验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。 你可以拥有深度嵌套的 JSON 对象并对它们进行验证和注释。
什么是Pydantic？Pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库，它使用Python类型提示来验证输入数据。...Pydantic通过强制类型检查来解决这个问题，它提供了一种更加严格的方式来处理数据验证。安装Pydantic要开始使用Pydantic，你需要先通过pip安装它。...: print(e.json())在这个例子中，我们尝试创建一个User实例，但是传入了一个字符串类型的年龄，这将引发ValidationError。...支持更复杂的类型，如列表、字典，以及自定义类型。...它不仅提高了代码的可读性和可维护性，还帮助开发者在开发过程中避免数据错误。无论你是Python新手还是经验丰富的开发者，Pydantic都是一个值得学习并应用到你的项目中的库。
前言 python3.7 的新特性 dataclass，dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”，广义的定义就是有一个类，它的属性均可公开访问。...__魔法方法 dataclass有着模式单一固定的构造方式，或是需要重载运算符，而普通class通常无需这些工作 如果用的python3.6版本，需先安装dataclasses模块，python3.7以上版本已经自带了...您可以使用所有标准的 pydantic 字段类型，生成的数据类将与标准库 dataclass 装饰器创建的数据类相同。 可以通过 访问底层模型及其模式__pydantic_model__。...的参数与标准装饰器相同，除了一个额外的关键字参数config与Config具有相同的含义。...转储 Pydantic数据类没有.json()功能。
因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。 启发 FastAPI 地方 使用 Python 类型提示可以提供很大的编辑器支持。...它没有使用像第三方库（如Pydantic）提供数据验证，序列化和文档，它有自己的库。因此，这些数据类型定义将不太容易重用。 它需要更多详细的配置。...它在声明中使用了自定义类型，而不仅是 Python 的标准类型，但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架，该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，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）。这使其非常直观。...这是 FastAPI 在顶部添加的主要内容之一，全部基于Python类型提示（使用Pydantic）。以及依赖注入系统，安全实用程序，OpenAPI 模式生成等。
声明为 Dict[str, float]，FastAPI 会对每一个键值对都做数据校验，校验失败会有友好的错误提示 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果 友好的错误提示啊~ 使用 Pydantic...JSON 字符串 将字段值转换相应的类型（若有需要） 验证数据，如果验证失败，会返回一个清晰的错误，准确指出错误数据的位置和信息 item 会接收到完整的请求体数据，拥有所有属性及其类型，IDE 也会给予对应的智能提示...给 Pydantic 模型自动的生成 JSON Schema，这些 Schema 会成为生成 OpenAPI Schema 的一部分，并显示在接口文档上 正确传参的请求结果 正常传参，所有属性按指定的类型进行传数据...可以识别出它们中的每一个，并从正确的位置获取到数据 实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic...如果参数也在路径中声明，它将解释为路径参数【item_id】 如果参数是单数类型（如int、float、str、boo l等），它将被解释为查询参数【name】 如果参数被声明为 Pydantic 模型的类型
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 pydantic库的作用 pydantic库是一种常用的用于数据接口schema定义与检查的库。...将模型看作严格类型语言中的类型(例如Java)，或者看作API中单个端点的需求。 不受信任的数据可以传递给模型，在解析和验证之后，pydantic保证结果模型实例的字段将符合模型上定义的字段类型。...注意事项 pydantic是一个解析库，而不是一个验证库。 验证是达到目的的一种手段：构建符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。...这是一个有两个字段的模型 id是一个整型，必填项 name是一个有默认值的字符串，不是必填项 为什么name字段不需要声明类型 name 的类型是从其默认值推断来的，因此，类型注解不是必需的 有些字段没有指定类型...这里我们传入了的id是一个字符串，但实际打印出来却是整型，是因为pydantic在数据传输时会直接进行数据转换 模型属性 模型有多个属性和方法，我们依次介绍 dict() 返回模型的字段和值的字典
---- 饿汉模式创建 ---- 饿汉模式是在类加载的时候就初始化实例： package com.renzhikeji.demo.singleton; /** * @author 认知科技技术团队...，即使实例没被程序使用； 2、反射可破坏； 3、实例初始化异常不可捕获； 静态初始化块创建 ---- 静态初始化和饿汉模式原理一样，不过我们可以处理创建异常的情况： package com.renzhikeji.demo.singleton...，加锁； 2、加锁后还需要判断单例是否已经初始化，因为"先判断条件再执行动作"不在一个事务内，此时可能被其它线程已经初始化； 3、单例属性需要使用volatile来禁止重排序； 使用静态内部私有工具类初始化...单例模式与反序列化、反射 ---- 单例模式在反射、反序列化场景中，单例模式失效。...考点小结 ---- 1、单例模式的概念； 2、Java哪些关键字修饰可以避免类继承、实例化； 3、线程安全性； 4、单例与反序列化、反射； ----
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...输出结果 compiled: True Pydantic 注意事项 pydantic 是一个解析库，而不是一个验证库 验证是达到目的一种手段，构建符合所提供的类型和约束的模型 简单来说：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...') user 是 User 模型的一个实例对象，就叫模型实例对象吧 对象的初始化会执行所有解析和验证，如果没有抛出 ValidationError，证明生成的模型实例是有效的 访问模型实例对象的属性
API集成：从外部API接收到的数据可能不符合预期格式。数据库交互：确保插入数据库的数据符合其模式要求。数据管道：在数据分析或机器学习流程中，原始数据可能包含缺失值、不一致或不完整。...数据转换：能够将输入数据自动转换为指定的类型。错误提示友好：详细的错误信息便于调试。与FastAPI集成：FastAPI是一个现代的Web框架，与Pydantic无缝集成。...MarshmallowMarshmallow 是一个功能丰富的数据验证和序列化库，广泛应用于Web开发和数据管道。特性数据序列化与反序列化：适合处理JSON或其他结构化数据。...Cerberus小型项目或需要快速验证的轻量级应用。Marshmallow数据序列化与复杂验证规则场景，如处理嵌套JSON。实践中的建议明确需求：根据项目需求选择适合的库，避免过度设计。...关注性能：在高性能需求场景中，优先选择性能较优的库，如Pydantic。总结数据验证在软件开发中至关重要，而Python提供了多种工具来帮助开发者实现这一目标。
以下是一些常用的 Config 类字段： title: 用于为模型提供一个标题，通常用于生成的文档或模式中。...arbitrary_types_allowed: 允许模型接受任意类型的字段，而不仅限于标准的 Pydantic 类型。...alias_generator: 生成别名的函数，用于字段名称，通常用于生成符合特定API规范的别名。...schema_extra: 允许为 Pydantic 模型的 JSON Schema 添加额外的信息。...通常，查询参数是扁平的键值对，而不是复杂的、嵌套的 JSON 对象。这意味着直接将一个嵌套的 Pydantic 模型用作查询参数并不直接支持。
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。...验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。...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...对象的初始化将执行所有解析和验证，如果没有ValidationError引发，说明生成的模型实例是有效的。...ORM模式 schema() 返回将模型表示为 JSON Schema 的字典；参看。图式 schemajson() schema()返回;的 JSON 字符串表示形式 参看。
多个请求体参数 在上面的示例中，路径操作将期望一个具有 Item 的属性的 JSON 请求体，就像： { "name": "Foo", "description": "The pretender...它将执行对复合数据的校验，并且像现在这样为 OpenAPI 模式和自动化文档对其进行记录。...它将转换数据类型，校验，生成文档等。...嵌入单个请求体参数 假设你只有一个来自 Pydantic 模型 Item 的请求体参数 item。 默认情况下，FastAPI 将直接期望这样的请求体。...但是，如果你希望它期望一个拥有 item 键并在值中包含模型内容的 JSON，就像在声明额外的请求体参数时所做的那样，则可以使用一个特殊的 Body 参数 embed： item: Item = Body
简单说原来的JSON Mode只保证模型输出一个合法可以解析的json而已，对json的字段，字段类型，取值不做任何约束，而Strucutre Ouput则会进一步对JSON里面的具体字段和类型进行约束...（哈哈并不是说这是最优的解决方案只是想把抽取，分类，生成任务融在一个case里面）首先我们先定义抽取任务的结构体，申万一级行业的枚举值和情绪的枚举值，这里结构化输出都是使用pydantic定义的。...步骤 4：继续生成下一个词汇。在状态 3，我们只能匹配数字 0-9。因此，允许的词汇是：{"42", "1"}。假设我们选择了 "1"。选择 "1" 后，FSM 保持在状态 3。步骤 5：生成结束。...如果我们选择了一个表示结束的特殊词汇（如 EOS），生成过程结束。基于已经构建好的FSM进行解码的步骤在Outlines里面如下（....），实际上正确的使用方式应该是直接使用推理输出来还原pydantic model即可，毕竟大家使用结构化输出的其中一个原因就是更好解析。
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