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？...安装 Pydantic Pydantic是Python的第三方库，我们可以直接使用pip命令进行安装，命令如下： pip install pydantic 定义 Pydantic 模型 要使用 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。...Person age value is not a valid integer (type=type_error.integer) 我们可以看到输出包含有关验证失败的详细信息的错误消息，这将帮助我们快速识别和解决问题
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。...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...该字段是必须的。...name 从默认值推断为其为 str 类型，该字段不是必须的，因为它有默认值。 birth 是 datetime 类型，该字段不是必须的，默认值为 None。...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。
有两种方式实现数据驱动： 方式一：直接在套件脚本里指定参数列表 当数据量比较小的时候，可以直接在脚本里指定参数列表，实现数据驱动。...版本要求是1.8.2的。...06149b34'}(dict) E assert_method: contains E expect_value: 40002(int) 这是因为这个contains关键字也是有问题的，就像pydantic...新版本有问题一样，这个关键字虽然判断是包含，但是它只能判断key值，不判断values值 所以只能判断那个key，第一组数据最后改成这样： - ["","wx4d省略a501","d096e省略6246...其实就是返回一个dict列表。然后修改一下tags_suits.yml文件变量调用${方法名()}这种就是热加载方式。
FastAPI 将识别出与路径参数匹配的函数参数应从路径中获取，而声明为 Pydantic 模型的函数参数应从请求体中获取。...FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。...: item_id, **item.dict()} if q: result.update({"q": q}) return result 函数参数将依次按如下规则进行识别...： 如果在路径中也声明了该参数，它将被用作路径参数。...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。
query_param":query_param} 上面的代码就声明了三个参数respose_param、param、query_param，分布代表请求体、路径参数、查询参数 如果在路径中也声明了该参数...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。...请求体中嵌套多个参数 # 创建一个数据模型 # 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...City = Body(embed=True) ): return param 与上一步不同，上一步是单一类型的参数，这里是单一参数，即只有一个参数，这个参数是自定义的模型类类型参数； 处理和不处理的区别就是请求体中是否会有参数名作为键...的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。
大多数这些设置都是可变的（可以更改），例如数据库 URL，很多可能是敏感数据，比如密码 出于这个原因，通常在应用程序读取的环境变量中提供它们 Pydantic Settings Pydantic 提供了一个很好的实用程序来处理环境变量的设置...从 Pydantic 导入 BaseSettings 并创建一个子类，非常类似于 Pydantic 的 BaseModel 与 Pydantic Model 一样，可以使用类型注释和默认值声明类属性...将以不区分大小写的方式读取环境变量 因此，仍会为属性 app_name 读取为大写变量 APP_NAME 接下来它将转换和验证数据 因此，当使用该 settings 对象时，将拥有声明的类型的数据（例如...BaseSettings): app_name: str = "Awesome API" admin_email: str items_per_user: int = 50 这里不创建默认实例...= "Awesome API" admin_email: str items_per_user: int = 50 class Config: # 设置需要识别的
str = "MinChess" #有默认值，选填字段 signup_ts: Optional[datetime] = None friends: List[int] = [] # 列表中的元素需要是...None {'id': 123, 'name': 'MinChess', 'signup_ts': None, 'friends': [1, 2, 3]} 字符串类型的数据也转为了int型 数据不规范..., "signup_ts": "2022-12-20 12:12:30", "friends": [1, 2, 3]} print(User.construct(**user_data)) # 此方法不校验数据...str = "MinChess" #有默认值，选填字段 signup_ts: Optional[datetime] = None friends: List[int] = [] # 列表中的元素需要是..., "signup_ts": "2022-12-20 12:12:30", "friends": [1, 2, 3]} print(User.construct(**user_data)) # 此方法不校验数据
stu02/query/bool") def stu02_type_conversion( query:bool = False ): return {"布尔值":query} 该请求...None, deprecated: Optional[bool] = None, include_in_schema: bool = True, **extra: Any, ) 传递列表...Query(default=["List_01", "List_02", "List_03"], alias="参数别名") ): return {"param_list":param_list} 该示例即请求会传递一个列表的参数...声明为必需参数； param_Pydantic参数利用Query的default参数设置为Required声明为必需的参数； Required一个Pydantic内的任意类型的内置常量，源码：Required...str = Query(default= None,min_length=2,max_length=10,regex="^M") ): return {"param":param} # 传递列表
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...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 模型（具有属性的对象），只会接收 dict 使用 jsonable_encoder 将数据转换成...打印刚传进来的数据和类型 print(f"item is {item}\nitem type is {type(item)}") # 2、调用 jsonable_encoder 将 Pydantic...app="24_json_encoder:app", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True) jsonable_encoder 将 Pydantic
还可以返回 Pydantic 模型 1.1 小结 导入 FastAPI 创建一个 app 实例 编写一个路径操作装饰器（如 @app.get("/")） 编写一个路径操作函数（如上面的 def root...def read_item(item_id): # 要跟上面的 {} 内保持一致 return {"itemid": item_id} # 返回字符串 参数类型限制 : type，参数类型不匹配会报错...model_name.value 或通常来说 your_enum_member.value 来获取实际的值 2.3 包含路径的路径参数 参数 { } 内 参数名:path :前后均没有空格，不加 :path 无法识别...函数参数将依次按如下规则进行识别： 1.如果在路径中也声明了该参数，它将被用作路径参数 2.如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数 3.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
/", response_model=UserOut) async def create_user(user: UserIn): return user 即使请求数据包含了密码，但因为响应模型不包含...password，所以最终返回的响应数据也不会包含 password FastAPI 通过 Pydantic 过滤掉所有未在响应模型中声明的数据 正确传参的请求结果 查看 Swagger API 文档...设置该参数后就不会返回默认值，只会返回实际设置的值，假设没设置值，则不返回该字段 response_model_exclude_unset=True 实际代码 class Item(BaseModel)...只返回了设置值的字段 item_id=baz 的请求结果 五个字段都有设置值，所有都包含在响应数据中了 即使 description、tax、tags 设置的值和默认值是一样的，FastAPI 仍然能识别出它们是明确设置的值...Union[int, str]] # dict 类型，键类型可以是 int、str，值类型可以是任意类型 DictIntStrAny = Dict[Union[int, str], Any] 官方建议 不推荐使用这两个参数
1. pydantic库是什么 pydantic库是一种常用的用于数据接口schema定义与检查的库。...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....(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。...): a: int # 整型 b: float # 浮点型 c: str # 字符串 d: bool # 布尔型 e: List[int] # 整型列表...: str age: Optional[int] 需要注意的是，设置为可选之后，数据中仍然会有age字段，但是其默认值为None，即当不传入age字段时，Person仍然可以取到age，只是其值为
验证器 1.校验name字段包含空格 2.校验username 必须是字母和数字组成 3.校验密码1和密码2相等 from pydantic import BaseModel, ValidationError...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。...return v.split(',') return v 子类验证器和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。
这次尝试使用pydantic来进行校验 pydantic https://pydantic-docs.helpmanual.io/ pydantic：使用 python 类型注释进行数据验证和设置管理。...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...", 14: "讲堂课程", 15: "健康管家", 16: "赞赏", 17: "停诊保障", 18: "检查检验", 19: "心理体检", } 该接口的请求参数为...data = {"q": "", "pageNo": 1, "pageSize": 10, "bizOrderTypes": [1]} 修改「bizOrderTypes」列表即可返回对应类型的订单...hospitalName": "徐州市中医院" } } ], "errorInfo": "成功" } 导入包 from typing import Union, List from pydantic
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...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]。...但最重要的是： 会将输出数据限制在该模型定义内。...create_user(user: UserIn): return user 我们看下接口的实际返回 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...可以看到，我们传递了参数就可以正常的展示，不传递参数的，我们不返回默认的值。 后记 发现问题，解决问题。遇到问题，慢慢解决问题即可。
在Pydantic中，我们可以使用typing.Optional来定义可选字段。...这意味着客户端可以发送一个不包含age字段的请求体，而FastAPI会将其转换为一个age值为None的User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。...如果name字段中不包含空格，则校验器会抛出一个ValueError异常，表示请求体数据无效。第二个校验器用于验证age字段中的值是否为正数。
背景 创建 FastAPI 路径操作函数时，通常可以从中返回任何数据：字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下，FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为...FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic...string' INFO: 127.0.0.1:51856 - "POST /item HTTP/1.1" 200 OK item 类型的确是 Pydantic...title': 'string'} INFO: 127.0.0.1:52880 - "POST /item2 HTTP/1.1" 200 OK 假设将 item Pydantic...@app.post("/item3") async def get_item(item: Item): return JSONResponse(content=item) 访问该接口就会报错
先看下 FastAPI 有哪些突出特点，官网介绍如下: 快速：非常高的性能，性能可与NodeJS和Go相媲美（感谢Starlette 和 Pydantic）。现有最快的Python框架之一。...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型 请求体参数 要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...: str message_id: str to_id: str from_info: str strategy: int or str = 0 # 默认为0,可不传该参数...同时，FastApi 可以自动帮我们识别请求 body 参数, 路径参数以及查询参数，并准确的获取参数数据。...item_id": item_id, **item.dict()} if q: result.update({"q": q}) return result 上述代码，参数将被自动识别
不了解该Agent框架，可参考这篇文章开源：LLMCompiler高性能工具调用框架[2]。...DAG示例 • 头部10家公募近半年发布的reits产品合同和冰川网络今年八月份的财务报告 语义搜索 示例实现 # 使用`planer_invoke_output`仅获取工具调用结果，而不执行内容分析总结...name ="pe" description = render_text_description( "功能：使用`市盈率`指标过滤股票列表。"...name ="pb" description = render_text_description( "功能：使用`市净率`指标过滤股票列表。"...""" name ="collect" description = render_text_description( "功能：子问题相关的最终筛选结果，使用过滤筛选工具后最后必须要使用该工具收集结果
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