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。...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。 这听起来像是一个深奥的区别，但事实并非如此。...id 是一个字符串类型 name 也是字符串 birth 是生日，是一个日期类datetime friends 是一个列表，列表里面是user的id 代码示例 from datetime import...pydantic会将表示unix时间戳（例如1496498400）的 int 类型或表示时间和日期的字符串处理成 datetime 类型。...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。
背景 在进行接口自动化测试的时候，只是校验「状态码」或者「部分字段」并不能很好的发现问题，有时候需要对字段的类型，关系进行校验。...安装 $ pip install pydantic 实例 请求接口 最近在测试一个「订单合流」的接口 该接口可以查询制定类型的订单 总共有19个类型的订单，用一个字典处理它的对应关系 biz_type_data...import BaseModel, validator from datetime import date 编写类型校验 由于外部的内容是通用的页面处理，所以我们主要校验item中的内容 class...Pydantic支持以下日期时间 类型： datetime 字段可以是： datetime, 现有datetime对象 int或float，假定为 Unix 时间，即自 1970 年 1 月 1 日以来的秒数...，就会自动进行校验 其他 更多校验方式可以参考官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/
我遇到一个问题，我拿到的是 json ，里面的时间是 unix timestamp ，我需要把 long 的时间转换 DateTime ，但是我不喜欢在使用的时候再经过转换，能够在写的时候，把所有的 unix...timestamp 自动转换为 DateTime？...我找到一个简单方法，可以从 Json 转换过程，直接把 DateTime 和 unix timestamp 相互转换，方法很简单。...然后创建一个类，用于类型转换，类型转换的意思就是从输入一个类型转换为输出的一个类型 关于更多 json 高级使用，参见：http://www.cnblogs.com/yanweidie/p/4605212...一开始需要把 unix timestamp 转换为 DateTime ，所以就是从 json 的字符串转属性。
这次我们分享一些数据类型。 正文 到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如: int float str bool 但是您也可以使用更复杂的数据类型。...其他数据类型 下面是一些你可以使用的其他数据类型: UUID: 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。 在请求和响应中将以 str 表示。...Pydantic 也允许将其表示为 "ISO 8601 时间差异编码", 查看文档了解更多信息。 frozenset: 在请求中，列表将被读取，消除重复，并将其转换为一个 set。...在响应中 set 将被转换为 list 。 产生的模式将指定那些 set 的值是唯一的 (使用 JSON 模式的 uniqueItems)。...欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识 如果你有问题可以留言或者加我微信:952943386。2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。
前言 Pydantic 支持 datatime 模块的日期和时间类型 datetime 日期时间类型 datetime字段可以是： datetime, 现有datetime对象 int或float，假定为...Unix 时间，即自 1970 年 1 月 1 日以来的秒数(if >= -2e10 or 2e10) str, 以下格式有效： YYYY-MM-DD...=1645506606260) print(book2.json()) data 日期类型 date字段可以是： date, 现有date对象 int或float，见datetime Unix 时间...str, 以下格式有效：YYYY-MM-DD int或float，见datetime Unix 时间 from datetime import datetime, date from pydantic...对象代表两个时间之间的时间差，两个date或datetime对象相减就可以返回一个timedelta对象。
datetime模块对time模块进行了封装，提供了高级API datetime模块的核心类是datetime、date、time类 datetime类 一个datetime对象可以表示日期和时间等信息...，创建datetime对象可以使用如下构造方法： datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=...0, tzinfo=None) 其中year、month、day是不可以省略的；tzinfo是时区参数，默认值是None，表示不指定时区；除了tzinfo外，其他的参数全部为合理范围的整数，具体取值范围就跟生活中的时间一样...(timestamp, tz=None): 返回与UNIX时间戳对应的本地日期和时间 Datetime.utcfromtimestamp(timestamp): 返回与UNIX时间戳对应的UTC日期和时间...，就需要转换为str，转换方法是通过strftime()实现的，同样需要一个日期和时间的格式化字符串： from datetime import datetime now = datetime.now(
那可以定义多个模型对象即可。fastapi它会自动帮你处理提取信息。 http://127.0.0.1:8000/items/1000 ?...其他数据类型的校验 对于数据格式的校验，通常，我们不止于 int float str bool 但是提交参数不止于上述的几种格式，有时候比如是对手机号码的校验，有些时候是时间类型的校验等 其他类型： 其他数据类型...¶ 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。...在请求和答复中，将表示为float总秒数。 Pydantic还允许将其表示为“ISO 8601时间差异编码”，有关更多信息，请参阅文档。....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.
jsonable_encoder 在实际应用场景中，可能需要将数据类型（如：Pydantic 模型）转换为与 JSON 兼容的类型（如：字典、列表） 比如：需要将数据存储在数据库中 为此，FastAPI...提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的，但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容...JSON 数据的数据库 fake_db 例如，它不接收日期时间对象，因为这些对象与 JSON 不兼容 因此，必须将日期时间对象转换为包含 ISO 格式数据的 str 同样，这个数据库不会接收 Pydantic.../items/{id}") def update_item(id: str, item: Item): # 1、打印刚传进来的数据和类型 print(f"item is {item}\nitem...模型转换为 dict，并将日期时间转换为 str 它将返回一个 Python 标准数据结构（比如：dict），其中的值和子值都可以和 JSON 兼容 访问 /items/123 接口，查看控制台输出
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...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", "signuo_ts": "2011
前言 使用datetime 日期类型时，想格式化成自定义的"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 格式 datetime 类型 from pydantic import BaseModelfrom datetime...): id: int name: str create_time: datetime=datetime.now() user = UserInfo(**{"id": 1, "name...": "yoyo"}) print(user.json()) 转json格式，输出结果 {"id": 1, "name": "yoyo", "create_time": "2023-10-10T16:47...:27.023813"} ‘create_time’日期时间格式，我期望得到的格式是2023-10-10 16:47:27 json_encoders 格式化 datetime 类型 json_encoders...可以格式指定的类型 from pydantic import BaseModelfrom datetime import datetime# 上海悠悠 wx:283340479# blog:https
更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 .dict() 中使用 exclude_unset 参数。...参数）； 只更新用户设置过的值，不用模型中的默认值覆盖已存储过的值。...为已存储的模型创建副本，用接收的数据更新其属性 （使用 update 参数）。 把模型副本转换为可存入数据库的形式（比如，使用 jsonable_encoder）。...这种方式与 Pydantic 模型的 .dict() 方法类似，但能确保把值转换为适配 JSON 的数据类型，例如， 把 datetime 转换为 str 。...欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识 如果你有问题可以留言或者加我微信:952943386。2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。
dataclass简介 dataclass 的属性可以带有默认值并能被修改，而且类中含有与这些属性相关的类方法，那么这个类就可以称为dataclass， 再通俗点讲，dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器...相比普通class，dataclass通常不包含私有属性，数据可以直接访问 dataclass的repr方法通常有固定格式，会打印出类型名以及属性名和它的值 dataclass拥__eq__和__hash..., 可以把前面的User 当成一个父类，子类继承后可以覆盖父类的属性 from dataclasses import dataclass from typing import List @dataclass...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）。...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__。
数据验证 自动注释和文档 复杂的数据类型 UUID 常见的唯一标识符 str 类型 datetime.datetime Python 的 datetime.datetime str 类型 栗子：2008...的 datetime.time str 类型 栗子：15:53:00.003 datetime.timedelta Python 的 datetime.timedelta float 类型 表示秒数 frozenset...set 类型 在请求中，将读取一个列表，消除重复项并将其转换为一个集合 在响应中，集合将被转换为列表 会在 Schema 中加一个标识 uniqueItems，表示 set 里面的值是唯一的 bytes...Python 标准类型 bytes str 类型 生成 Schema 会指定它为一个带有二进制格式的 str Decimal Python 标准类型十进制 float 类型 重点 FastAPI 不只是有以上的复杂数据类型...，更多的数据类型可以看 Pydantic Types 只要 Pydantic 有的，FastAPI 都支持 复杂数据类型的栗子 #!
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。...数据验证：Pydantic 自动根据模型定义进行数据验证。它会检查字段的类型、长度、范围等，并自动报告验证错误。你可以使用 ValidationError 异常来捕获验证错误。...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，...反之，也可以将处理过后的模型类对象转换成对应的字典或 JSON 数据进行存储或传输。模型类转换为字典使用 模型类.model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。
它接收的类型与你将为 Pydantic 模型属性所声明的类型相同，因此它可以是一个 Pydantic 模型，但也可以是一个由 Pydantic 模型组成的 list，例如 List[Item]。...FastAPI 将使用此 response_model 来： 将输出数据转换为其声明的类型。 校验数据。 在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。...我们下面做一个演示,我们正常的都应该知道，我们去创建用户的时候呢，我们的密码是明文的，我们要返回的用户信息中，不能携带我们的密码，我们应该如何处理呢，其实很简单 from typing import...我们看下接口的文档的展示 我们在接口的请求中，如果不传递，我不想要返回带默认值的， 我们看下代码如何实现的 from typing import...欢迎关注雷子说测试开发，后续将会持续为大家分享更多的技术知识 如果你有问题可以留言或者加我微信:952943386。2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。
在 fastapi 路径操作中，通常直接返回以下数据类型：dict，list，Pydantic 模型，数据库模型以及其他数据类型。...fastapi 通过 jsonable_encoder 函数自动把返回数据转换为 JSON 格式，然后把 JSON 兼容的数据内容传送给 JSONResponse 对象并返回给终端用户。...若我们想具有很大的灵活性，可以返回任何数据类型，重写数据声明或者数据校验。则可以利用 jsonable_encoder 把数据转换成 JSON 兼容格式。...2.1 参数 responses 我们可以传递给路径操作装饰器一个参数 responses，他接收一个字典数据，键值是不同的 HTTP 状态码，内容是不同情况下的返回内容(字典格式)。...，只愿能帮助那些需要这些内容的同行或刚入行的小伙伴，你的每次 点赞、分享 都是我继续创作下去的动力，我希望能在推广 python 技术的道路上尽我一份力量，欢迎在评论区向我提问，我都会一一解答，记得一键三连支持一下哦
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。...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。...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。
针对数据格式和类型问题，fastapi内置了一个很好的转换器，本文就相关内容主要记录编码和请求更新相关内容； json兼容编码器 class Animal(BaseModel): name...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...dict，datetime转str… PUT请求更新数据 class City(BaseModel): province: Optional[str] = Field("重庆")...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...cityitem print(cityitem) return city_item_update_result 这个就是部分更新，了解方法即可，实际应用中，还是PUT方法用的多，具体过程参看上面代码的注释
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