中使用 dataclasses 如果您不想使用pydantic 的 BaseModel 模块，您可以在标准数据类上获得相同的数据验证（在 python 3.7 中引入）。...子类化是更好的选择....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__。...此外，需要 a 的字段default_factory可以由 a 指定dataclasses.field。...import dataclasses from typing import List, Optional from pydantic import Field from pydantic.dataclasses
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...正文 与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同，你可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...而Body的父类就是FieldInfo。和我们上面的Field一样，只不过Field是直接使用的FieldInfo，body只是上面两层做 了简单的封装，其实都是FieldInfo。...的实例化，FieldInfo继承了Representation，它们本质上就是Representation类的子类。...如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~
请求体中的单一值 传参时，varname : type = Body(...)，如果不这么写，会被作为查询参数 ?...字段 可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据 from fastapi import FastAPI, Path, Body from typing...的工作方式和 Query、Path 和 Body 相同，包括它们的参数等等也完全相同 注意，from pydantic import Field 7....description of item", max_length=30) tax: Optional[float] = None tags: list = [] # 没有声明元素类型 具有子类型的...特殊类型校验 HttpUrl，检查是不是有效的 URL from pydantic import BaseModel, Field, HttpUrl app = FastAPI() class Image
当前现状 在项目中，pydantic的定义是在数据的出口进行规范化，从而使得下游接受方能更快地去解析和清洗这些数据。...[*].id") 当然现在代码是没有任何意义的，因为path是我们自定义的，pydantic并不知道如何处理它。...所以下一步我们要做的是，如何更好的让pydantic知道如何处理path。 在多次翻阅它源代码，并结合官方文档中对Model类的介绍，我找到了一个可行的方案。...总结 通过这个小例子，我们可以看到，pydantic的灵活性是非常强的，它可以通过Config类来配置一些行为，而且它的Field类也可以通过extra参数来传递一些额外的信息。...这大大的提高了我们的对数据的处理能力。笔者也会在后续的文章中，继续分享pydantic的一些使用技巧。
这个类使用了Python的ABC模块，表明它是一个抽象基类（Abstract Base Class），不能被直接实例化，而是需要子类继承并实现抽象方法。...这个方法是可选的，可以用于在需要时解析输出，可能根据提示信息来调整输出。 get_format_instructions 方法返回关于如何格式化语言模型输出的说明。...ListOutputParser也是一个基类，我们具体使用的是他的子类：CommaSeparatedListOutputParser。...get_format_instructions告诉LLM需要从Enum的有效value中选择一个输出。这样parse才能接受到正确的输入值。 具体使用的例子可以参考前面两个parser的用法。...，然后让LLM给我一个学生的信息，并用json的格式进行返回。
泛型 使用动态语言少不了泛型的支持，Type Hints 针对泛型也提供了多种解决方案。 TypeVar 使用 TypeVar 可以接收任意类型。...鸭子类型 Python 一个显著的特点是其对鸭子类型的大量应用，Type Hints 提供了 Protocol 来对鸭子类型进行支持。...Type Hints 实践 基本上，日常编码中常用的 Type Hints 写法都已经介绍给大家了，下面就让我们一起来看看如何在实际编码中中应用 Type Hints。...Pydantic Pydantic 是一个基于 Python Type Hints 的第三方库，它提供了数据验证、序列化和文档的功能，是一个非常值得学习借鉴的库。...以下是一段使用 Pydantic 的示例代码： from datetime import datetimefrom typing import Optional from pydantic import
这个类使用了Python的ABC模块，表明它是一个抽象基类（Abstract Base Class），不能被直接实例化，而是需要子类继承并实现抽象方法。...ListOutputParser也是一个基类，我们具体使用的是他的子类：CommaSeparatedListOutputParser。...get_format_instructions告诉LLM需要从Enum的有效value中选择一个输出。这样parse才能接受到正确的输入值。具体使用的例子可以参考前面两个parser的用法。...我们来看一个例子：class Student(BaseModel): name: str = Field(description="学生的姓名") age: str = Field(description...，然后让LLM给我一个学生的信息，并用json的格式进行返回。
Pydantic模型类的，在实际的应用中并不会兼容，例如存储到数据库中，利用fastapi内置的jsonable_encoder()函数就能很好的解决相关的问题；会进行类型的转换，例如pydantic转...cityname: Optional[str] = Field("重庆") gdp: Optional[float] = Field(236542.25) towns: Optional...[List[str]] = Field(["奉节","云阳","万州"]) population: Optional[int] = Field(562312) cityitem = {...jsonable_encoder(city) cityitem[cityid] = update_city print(cityitem) return update_city PUT更新数据很简单，接受一个同类型的请求体...) # 使用pydantic方法进行数据更新 cityitem[cityid] = jsonable_encoder(city_item_update_result) # 将更新后的数据进行编码并放回
常见触发错误的情况 如果传入的字段多了会自动过滤 如果传入的少了会报错，必填字段 如果传入的字段名称对不上也会报错 如果传入的类型不对会自动转换，如果不能转换则会报错 错误的触发 pydantic 会在它正在验证的数据中发现错误时引发...ValidationError 注意 验证代码不应该抛出 ValidationError 本身 而是应该抛出 ValueError、TypeError、AssertionError 或他们的子类 ValidationError...[{'loc': ('id',), 'msg': 'value is not a valid integer', 'type': 'type_error.integer'}] e.json() 的输出结果..." } ] str(e) 的输出结果 1 validation error for Person id value is not a valid integer (type=type_error.integer...e.json(indent=4)) 输出结果 [ { "loc": [ "is_required" ], "msg": "field
前言 前面讲了 Query、Path、Body，均可以对某个字段进行额外的校验和添加元数据 这一篇来讲 Fields，它针对 Pydantic Model 内部字段进行额外的校验和添加元数据 Fields...它是 Pydantic 提供的方法，并不是 FastAPi 提供的哦 该方法返回了一个实例对象，是 Pydantic 中 FieldInfo 类的实例对象 重点 FastAPI 提供的 Query、...Path等其他公共 Param 类和 Body 类，都是 Pydantic 的 FieldInfo 类的子类 Query、Path 继承 Param，Param 继承 FieldInfo Body...pydantic import Field, BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description...: Optional[str] = Field( default=None, title="标题", description="描述",
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。...模型转换：Pydantic 提供了从各种数据格式（例如 JSON、字典）到模型实例的转换功能。它可以自动将输入数据解析成模型实例，并保留类型安全性和验证规则。Pydantic 使用前需要先进行安装。...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，...Field 对象Field函数提供了许多参数来定制字段的行为。...@example.com")data = User.model_dump(user)print(data)print(type(data))模型类转换为JSON使用 模型类.model_dump_json
前言 validator 使用装饰器可以实现自定义验证和对象之间的复杂关系。...（名称必须匹配）： values： 包含任何先前验证字段的名称到值映射的字典 config： 模型配置 field： 正在验证的字段。...对象的类型是pydantic.fields.ModelField。...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。
maven插件mybatis-generator，如何让生成的PO类的field上有对应表字段的注释 前言 去年刚入职的时候，我就发现，po类（和数据库表对应的类）上，一片都是光秃秃的，什么注释都没有，...类上没注释，field上也没注释。...https://github.com/cctvckl/customed-mybatis-generator 来了现在公司，发现使用方式有点不一样。...如何调试maven插件的代码 我们现在知道了，maven找插件的jar的时候，是去本地仓库找。...这里，以官方插件maven-source举例，这个插件是生成一个源码包，我们看看如何调试，了解一下这个插件是如何实现的。
toc前言本文将演示如何利用 LLM 从 PDF 发票中提取数据。我将构建一个 FastAPI 服务器，该服务器将接受 PDF 文件并以 JSON 格式返回提取的数据。...LLM 的出现使得使用单个模型从不同的文档中提取信息成为可能。在本文中，我将向您展示如何使用 LLM 从 PDF 发票中提取信息。...2.提取内容我们不是使用 Python、NodeJs 或其他编程语言中的自定义脚本进行数据提取，而是通过精心制作的提示对 LLM 进行编程。一个好的提示是让 LLM 产生所需输出的关键。...使用 LangChain，我们用代码（Pydantic 模型）定义输出模式。...此外，您可以在 cluster.yaml 中启用 Prometheus 来收集预定义的指标。小节本文演示了如何使用 LLM 从 PDF 发票中提取数据。
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？...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...="年龄") sex: str = Field("M",description="性别") 在fastapi中如何使用 方式一 from fastapi import FastAPI,Depends,...Request from typing import Any, Dict from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI() class...简单说明 同一种功能既可以使用post也可以使用get方式进行数据请求，只是在处理数据的时候处理方式稍有不同，详情的使用过程在上面已经展示。
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...pydantic会抛出异常： ValidationError: 1 validation errors for Person name field required (type=value_error.missing...异名数据传递方法 假设我们之前已经定义了一个schema，将其中某一个参量命名为了A，但是在后续的定义中，我们希望这个量被命名为B，要如何完成这两个不同名称参量的相互传递呢？...给出例子如下： from pydantic import BaseModel, Field class Password(BaseModel): password: str = Field(alias
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...="Tom") pydantic会抛出异常： ValidationError: 1 validation errors for Person name field required (type=value_error.missing...异名数据传递方法 假设我们之前已经定义了一个schema，将其中某一个参量命名为了A，但是在后续的定义中，我们希望这个量被命名为B，要如何完成这两个不同名称参量的相互传递呢？...给出例子如下： from pydantic import BaseModel, Field class Password(BaseModel): password: str = Field(alias
前言 必填字段可以仅用注释来声明，也可以使用省略号 ( …) 作为值： 必填字段 必填字段，可以仅用注释来声明,以下name和age2个字段是必填字段 from pydantic import BaseModel...city: str = '上海市' 也可以用 Field 类，这里 Field 类指的是 field function. from pydantic import BaseModel, Field class...，不再表示相同的内容。...from typing import Optional from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError class Model(BaseModel...required (type=value_error.missing) """ 在上面示例中，a，b,c都可以传None值，但是 a是可选的，可以不用传值。
模型 Pydantic模型有点类似于Java的POJO，就是定义一个类，里面有一堆属性，这些属性都有类型。...:，初始化赋值使用的是=。...，表示可以为None，但是必填： from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError class Model(BaseModel):...c: int | None = Field(...)...required (type=value_error.missing) """ a、b、c都能接受None，比如Model(a=None, b=None, c=None)； a可选，比如
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...正文 还是之前的例子，我们现在书有这样的一个属性，在哪里出售。我们需要增加这样的一个字段，而且书的可以销售的地方是多个的，那么我们应该如何实现呢。...这样满足了我们的需求，但是我们期望要设置出售的地区，必须传递每一个地区str类型，那么如何来实现呢。...就是之前的list使用typing 模块中导入 List，这样我们再去定义类型就可以，我们可以看下，加入我们在传递的list中的每一项都是str类型。...这样我们就实现了模型的嵌套，那么我们其实可能还是希望url是一个http的url，那么我们如何实现呢。
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