代码中保存，然后通过 Python 验证它 Pydantic 安装 pip install pydantic 测试 pydantic 是否已编译 import pydantic print('compiled...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） 基础模型使用 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name...() 返回模型字段和值，json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.json(), type(user.json())) # 输出结果...() 以 JSON Schema 形式返回模型，json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.schema_json(), type
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。...Pydantic 高级操作Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。...使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。
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。 Pydantic 在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误信息。...pydantic安装 pip install pydantic 用法详解 模型 在pydantic中定义对象的主要方法是通过模型(模型是继承自 BaseModel 的类)。...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。...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
q=somequery 就能看到JSON响应： {"item_id": 5, "q": "somequery"} 访问： http://127.0.0.1:8000/docs 就能看到Swagger接口文档...q=foo&q=bar 指定别名，比如http://127.0.0.1:8000/items/?...item-query=foobaritems中的item-query不是Python变量命名，那么可以设置别名： from typing import Optional from fastapi import...Pydantic提供了Field来给body中的字段添加额外校验： from typing import Union from fastapi import Body, FastAPI from pydantic...，response_model_exclude_defaults不返回带默认值的字段，response_model_exclude_none不返回None的字段。
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；...123, "name": "MinChess", "signup_ts": null, "friends": [1, 2, 3]}')) # 解析标准格式的数据，里面是双引号 path = Path('pydantic_tutorial.json...__fields__.keys()) # （这里查看所有字段）定义模型类的时候，所有字段都注明类型，字段顺序就不会乱 输出： {'id': 123, 'name': 'MinChess', 'signup_ts...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...123, "name": "MinChess", "signup_ts": null, "friends": [1, 2, 3]}')) # 解析标准格式的数据，里面是双引号 path = Path('pydantic_tutorial.json
简介 Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。...模型类是一个普通的 Python 类，它继承自 pydantic.BaseModel，并定义了数据字段以及它们的类型。...: 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(**data) print(person.name) print(person.age) print(person.hobby) 转换为字典 我们可以将模型实例转换为字典，以便将其序列化为 JSON
None Field(…) 是设置必填项字段 title 自定义标题，如果没有默认就是字段属性的值 description 定义字段描述内容 from pydantic import BaseModel...title 和 description 在 schema_json 输出的时候可以看到 print(Item.schema_json(indent=2)) """ { "title": "Item...alias 字段的别名 description 文档字符串 exclude 在转储（.dict和.json）实例时排除此字段 include 在转储（.dict和.json）实例时（仅）包含此字段 const...此参数必须与字段的默认值相同（如果存在） gt 对于数值 ( int, float, )，向 JSON SchemaDecimal添加“大于”的验证和注释exclusiveMinimum ge 对于数值...对于列表值，这会向 JSON Schema添加相应的验证和注释 min_lengthminLength 对于字符串值，这会向 JSON Schema添加相应的验证和注释 max_lengthmaxLength
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。...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。...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...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？...模型具有以下方法和属性： dict() 返回模型字段和值的字典；参看。导出模型 json() 返回一个 JSON 字符串表示dict()；参看。
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。...': [1, 2, '3'], } try: user1 = User(**external_data1) except ValidationError as e: print(e.json...()) 异常内容也可以用json格式展示 [ { "loc": [ "id" ], "msg": "value is not a valid integer",
前言 接口传参方式之一：通过发送请求体（Request Body）来传递请求数据 在 FastAPI，提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体 这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和 使用 Pydantic...格式，符合预期 重点 用 postman 发起请求的话，一定要选 JSON 格式哦 因为接收的是 dict，所以 FastAPI 会自动将 JSON 字符串转换为 dict 这种场景下，虽然查询参数叫...item，但请求体的字段名可以随意取，字段数量也可以任意个 错误传参的请求结果 选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI 无法正确解析请求体为 dict，所以会报类型错误的提示...模型后，FastAPI 做了这几件事 将请求体识别为 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
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。...转储 Pydantic数据类没有.json()功能。...要将它们转储为 JSON，您需要使用pydantic_encoder以下内容： import dataclasses import json from typing import List from...pydantic.dataclasses import dataclass from pydantic.json import pydantic_encoder @dataclass class User
Person.copy(p) print(p2.json()) # {"name": "Tom"} 当传入值错误的时候，pydantic就会抛出报错，例如： Person(person="Tom")...(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。...: 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...例： p = Person(name="Tom") print(p.json()) # {"name": "Tom", "age": None} 3....") print(t.json()) # {"time": "2020-7-29"} 5.
前言 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。...Field 字段参数说明 关于 Field 字段参数说明 Field(None) 是可选字段，不传的时候值默认为None Field(…) 是设置必填项字段 title 自定义标题，如果没有默认就是字段属性的值...description 定义字段描述内容 from pydantic import BaseModel, Field class Item(BaseModel): name: str...导入 Field from typing import Optional from fastapi import Body, FastAPI from pydantic import BaseModel...总结 你可以使用 Pydantic 的 Field 为模型属性声明额外的校验和元数据。 你还可以使用额外的关键字参数来传递额外的 JSON Schema 元数据。
p2 = Person.copy(p) print(p2.json()) # {"name": "Tom"} 当传入值错误的时候，pydantic就会抛出报错，例如： Person(person...(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。...: 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...例： p = Person(name="Tom") print(p.json()) # {"name": "Tom", "age": None} 3....") print(t.json()) # {"time": "2020-7-29"} 5.
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...SS[.ffffff]][Z or [±]HH[:]MM]]] int或float作为字符串（假定为 Unix 时间） 使用示例 from datetime import datetime from pydantic...Unix 时间 from datetime import datetime, date from pydantic import BaseModel, validator class Book(BaseModel...时间戳 book2 = Book(id=1, name='python', create_time=1645506606260) print(book2.json()) time 字段 time字段可以是...P[DD]DT[HH]H[MM]M[SS]S（时间增量的 ISO 8601 格式） from datetime import date, datetime, time, timedelta from pydantic
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...()：以 JSON 格式返回错误（推荐） str(e)：以人类可读的方式返回错误 简单栗子 # 一定要导入 ValidationError from pydantic import BaseModel,...value_error.number.not_gt：字段值没有大于 42 type_error.integer：字段类型错误，不是 integer 自定义错误 # 导入 validator from...pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class Model(BaseModel): foo: str # 验证器...[ "foo" ], "msg": "value must be bar", "type": "value_error" } ] 自定义错误模板类 from pydantic
.] = ("a", "b") d: dict[str, int] = { "a": 1, "b": 2,} 类型别名 有些复杂的嵌套类型写起来很长，如果出现重复，就会很痛苦，代码也会不够整洁...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。...会对字段类型进行强制检查。...再来看一个 Pydantic 进行数据验证的示例，当 User 类接收到的参数不符合预期时，会抛出 ValidationError 异常，异常对象提供了 .json() 方法方便查看异常原因。...dict 中，其中 loc 标识了异常字段和报错位置，msg 为报错提示信息，type 则为报错类型，这样整个报错原因一目了然。
具体的基本用法本文不再做过多的介绍，可以参考pydantic官方文档。本文主要是结合实际项目开发中遇到的问题和解题思路，介绍一些pydantic的高阶玩法。...以上是简单的一个数据模型定义，代码仅为示例，隐去了一些字段和配置。...比如之前title字段对应的是title，现在变成了detail-article-title。...于是我第一时间想到了jmespath模块，因为它是一个JSON查询语言，可以用来在JSON数据中查找和提取数据。...但是做完之后我越看越变扭，我为了做这个事情，先要申明所有字段，还要对这些字段一一映射。 于是，我想到了pydantic的Config类，它可以用来配置pydantic的一些行为。
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...", host="127.0.0.1", port=8080, reload=True, debug=True) 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果 查看 Swagger API 文档 JSON...Schema 对加了 Fields 的字段会有详细的描述
前言 可以在 Swagger文档上看到请求示例example，使用Pydantic schema_extra属性来实现。...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...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...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....所以，虽然 example 不是JSON Schema的一部分，但它是OpenAPI的一部分，这将被文档UI使用。
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