Pydantic获取字段类型提示
Pydantic是一个Python库，用于数据验证和解析。它提供了一种简洁而强大的方式来定义数据模型，并自动执行数据验证、类型转换和字段提示。Pydantic可以帮助开发人员编写更健壮、可靠的代码，并提高开发效率。
Pydantic的主要特点包括：
- 数据验证和解析：Pydantic允许开发人员定义数据模型，并自动验证输入数据的类型、格式和约束。它可以检测并报告无效的数据，从而减少错误和异常情况的发生。
- 字段类型提示：Pydantic可以根据定义的数据模型自动生成字段类型提示。这使得在开发过程中，IDE可以提供准确的代码补全和类型检查，从而减少编码错误和提高代码质量。
- 简洁易用：Pydantic提供了一种简洁而直观的方式来定义数据模型。开发人员只需要定义字段名称、类型和约束即可，Pydantic会自动处理数据验证和类型转换的细节。
- 支持异步和同步：Pydantic支持异步和同步的应用场景。它可以与异步框架（如FastAPI）无缝集成，提供高性能的数据验证和解析功能。
- 可扩展性：Pydantic提供了丰富的扩展机制，开发人员可以根据自己的需求自定义验证规则、转换逻辑和错误处理方式。
Pydantic的应用场景包括但不限于：
- Web开发：Pydantic可以用于验证和解析Web请求的数据。它可以与Web框架（如FastAPI、Django）集成，提供强大的数据验证和类型转换功能。
- 数据处理和转换：Pydantic可以用于处理和转换各种数据格式，如JSON、CSV、XML等。它可以帮助开发人员快速解析和验证数据，提高数据处理的效率和准确性。
- 数据库操作：Pydantic可以与数据库ORM（对象关系映射）库（如SQLAlchemy）集成，提供数据模型的验证和类型转换功能。它可以帮助开发人员编写更健壮、可靠的数据库操作代码。
- API开发：Pydantic可以与API开发框架（如FastAPI）集成，提供强大的请求参数验证和响应数据转换功能。它可以帮助开发人员编写符合规范的API接口，提高API的可用性和可维护性。
腾讯云提供了一系列与Pydantic相关的产品和服务，包括：
- 云函数（Serverless）：腾讯云云函数是一种无服务器计算服务，可以与Pydantic结合使用，实现快速、弹性的数据处理和验证。
- 云数据库（TencentDB）：腾讯云云数据库提供了多种数据库引擎（如MySQL、Redis等），可以与Pydantic集成，实现数据模型的验证和类型转换。
- 人工智能服务（AI）：腾讯云提供了多种人工智能服务（如图像识别、语音识别等），可以与Pydantic结合使用，实现数据的验证和处理。
- 云存储（COS）：腾讯云云存储是一种高可靠、低成本的对象存储服务，可以与Pydantic结合使用，实现数据的验证和存储。
更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请访问腾讯云官方网站：腾讯云官方网站。
相关·内容
我正在做一些机器学习，我有一个Generator类，它可以生成文本，并且可以通过几个模型来实现。我使用一个Pydantic Model来验证它的参数，并给出一个类型提示的对象，它很容易在整个代码中使用。
问题是，我希望在add_params类中有一个Generator方法，它的类型就像pydantic模型一样。但要做到这一点，我必须在add_params方法中手动写下类型提示。这似乎是一个灾难的处方，因为我不太可能改变类型提示和文档类型的温和派模型，并忘记改变add_params方法或签证反过来。
现在，我只是对add_params使用kwargs，当我需要记住我可以传递的内容时，我就提到了发
浏览 3提问于2021-09-29得票数 0
回答已采纳
当向Pydantic模型字段分配不正确的属性时，不会发生验证错误。
from pydantic import BaseModel
class pyUser(BaseModel):
username: str
class Config:
validate_all = True
validate_assignment = True
person = pyUser(username=1234)
person.username
>>>1234
try_again = pyUser()
pydantic.error_wrapper
浏览 2提问于2020-12-09得票数 4
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Pydantic和Dataclass都可以根据属性及其类型来键入对象创建，如下所示：
from pydantic import BaseModel, PrivateAttr, Field
from dataclasses import dataclass
# Pydantic way
class Person(BaseModel):
name : str
address : str
_valid : bool = PrivateAttr(default=False)
#dataclass way
@dataclass
class PersonDataclass(
浏览 7提问于2022-10-07得票数 2
回答已采纳
我发现了Pydantic，我在一个例子()中看到了这一点：
from pydantic import BaseModel
class Foo(BaseModel):
count: int
size: float = None
我使用VS Code和Pylance，直到现在，我一直忽略Pylance的类型检查功能，因为我有多个实例，需要将None设置为默认的字段，而该字段的类型注释中没有任何。
我在Pydantic中看到了这一点，Pydantic在Pylance中工作得很好，但是和其他时候一样，我尝试将默认的None设置为一个没有注释的字段，Pylance用一个Expressi
浏览 6提问于2022-04-06得票数 1
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我有一个公共库lib_common，它定义了在所有其他包中使用的基本BaseModel：
├── lib_common
├── __init__.py
├── models.py
其中models.py包含：
from pydantic import BaseModel, Extra
class StrictBaseModel(BaseModel):
class Config:
extra = Extra.forbid
每当我尝试将它导入其他包并从StrictBaseModel继承以定义一个pydantic模型时，我就会得到error: Class ca
浏览 29提问于2021-12-09得票数 7
目前，我有带有"name“字段的架构。我使用constr来指定它
from pydantic import BaseModel, constr
class MySchema(BaseModel):
name: constr(strict=True, min_length=1, max_length=50)
我想使用这样的StrictStr类型：
from pydantic import BaseModel, StrictStr, Field
class MySchema(BaseModel):
name: StrictStr = Field(min_length=1
浏览 12提问于2022-02-04得票数 0
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1回答
父对象的python类型提示字段
、、、、
给定下面的类User，是否有方法在函数f中键入字段User.foo的类型(没有显式硬编码int)？有时还有更复杂的情况，我希望能够直接引用父对象字段的类型，这是从父类型派生的。用Python可以吗？
import typing
import pydantic
class User(pydantic.BaseModel):
foo: int
# what type annotation to use for type of User.foo?
# some things i've tried:
# User.foo
# typing.Type[User.foo]
浏览 3提问于2021-11-22得票数 1
3回答
我正在将一个服务从Flask迁移到FastAPI，并使用Pydantic模型来生成文档。但是，我对模式检查有点不确定。我担心会有一些意想不到的数据(比如不同的字段格式)，它会返回一个错误。 在Pydantic文档中，有一些方法可以在不检查模式的情况下创建模型：https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/#creating-models-without-validation 但是，由于这显然是由FastAPI本身实例化的，所以在从FastAPI返回时，我不知道如何禁用此模式检查。
浏览 29提问于2021-01-14得票数 4
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2回答
在运行时生成文本
、、、、
我想创建一个带有Literal字段的pydantic模型，但是选项应该从列表中派生出来。如下所示： from pydantic import BaseModel
from typing import Literal
opts=['foo','bar']
class MyModel(BaseModel):
select_one : Literal[opts] 有没有什么办法可以通过枚举来解决这个问题？
浏览 11提问于2021-09-02得票数 0
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我有一个派生自pydantic.BaseModel的类，并希望创建一个“假”属性，即计算属性。propery关键字似乎不适用于Pydantic通常的方法。下面是MWE，该类存储值并定义名为half的读/写属性，其含义显而易见。使用Pydantic可以很好地读取该属性，但分配失败。
我知道Pydantic正在修改属性访问的低级细节；也许有一种方法可以用不同的方式定义Pydantic中的计算字段？
import pydantic
class Object(object):
def __init__(self,*,value): self.value=value
half=prop
浏览 14提问于2022-02-03得票数 5
我有复杂的嵌套数据结构，如下所示： { 0: { 0: {'S': 'str1', 'T': 4, 'V': 0x3ff},
1: {'S': 'str2', 'T': 5, 'V': 0x2ff}},
1: { 0: {'S': 'str3', 'T': 8, 'V': 0x1ff},
1: {'S': 'str4
浏览 75提问于2021-09-25得票数 2
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我有下面的pydantic模型，其中包含一个输入为Union[int,float]的结果，如下所示。
from typing import Union
from pydantic import BaseModel
class Calculation(BaseModel):
arg1: int
arg2: int
class CalculationResult(Calculation):
op: str
result: Union[int, float]
if __name__ == "__main__":
arg1
浏览 1提问于2021-12-17得票数 2
3回答
我使用Pydantic来定义具有相同属性的模型的层次数据。
但是，当我保存和加载这些模型时，Pydantic不能再区分使用的是哪个模型，而是在字段类型注释中选择第一个模型。
我理解这是基于的预期行为。但是，类类型信息对我的应用程序很重要。
在Pydantic中，有什么推荐的方法来区分不同的类？一种方法是简单地向其中一个模型添加一个无关的字段，但我想找到一个更优雅的解决方案。
请参阅下面的简化示例：container是使用DataB类型的数据初始化的，但是在导出和加载之后，新的container具有DataA类型的数据，因为它是container.data类型声明中的第一个元素。
谢谢你的帮忙!
浏览 6提问于2021-09-24得票数 9
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2回答
我试图弄清楚如何提供类型提示，以便在不使用Dict[str, str]的情况下将字典参数传递给函数，因为这不能提供键的内容。
到目前为止，我已经尝试了两种方法，一种是使用typing_extensions，这样我就可以与3.6兼容，也可以与pydantic兼容，但我无法获得显示的效果。
考虑下面的示例代码：
from typing_extensions import TypedDict
from pydantic import BaseModel
class Some(TypedDict):
"""keya is some key"""
浏览 2提问于2020-04-02得票数 3
我们有一个区分器字段type，我们想要将它隐藏在Swagger文档中：
class Foo(BDCBaseModel):
type: Literal["Foo"] = Field("Foo", exclude=True)
Name: str
class Bar(BDCBaseModel):
type: Literal["Bar"] = Field("Bar", exclude=True)
Name: str
class Demo(BDCBaseModel):
example: Union
浏览 23提问于2022-10-20得票数 1
回答已采纳
创建了具有别名的强制字段的Pydantic模型如下
class MedicalFolderUpdate(RWModel):
id : str = Field(alias='_id')
university : Optional[str]
如何添加选项字段大学的别名‘学校’类似于id？
浏览 3提问于2021-12-13得票数 2
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4回答
我想验证pydantic模型的三个模型字段。为了做到这一点，我从pydantic导入了root_validator。获取以下错误。我在里找到了这个。谁能帮帮我。找到下面的错误。从(C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\pydantic__init__.py)导入BaseModel、ValidationError、root_validator回溯(最近一次调用)：文件""，ImportError中的第1行:无法从“pydantic”pydantic导入名称“root_
浏览 26提问于2020-04-24得票数 6
使用Python3
我有以下代码：
class Suitcase():
def __init__(self):
self.weight = 32
class Cargo(BaseModel):
name: Optional[str] = "Mine"
suitcase: Optional[Suitcase] = None
def check(self):
cargo.suitcase = Suitcase()
在某个时候，我运行以下代码：
cargo = Cargo()
print(cargo)
我
浏览 11提问于2022-02-24得票数 1
是否可以指定包含在pydantic模型中的dict中的各个字段？我没有找到任何东西，但也许我使用了错误的关键字。我在想这样的事情：
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name: str = 'Jane Doe'
stats = {
age: int,
height: float,
}
编辑:经过一些反馈，我觉得我需要澄清一些情况，并给出一个更完整的例子。我想要做的更类似的是：
from pydantic import Ba
浏览 21提问于2022-12-01得票数 1
回答已采纳
我想检查Pydantic的响应，例如，这是API的响应：
response = {"id": 1, "pamagite": "please"}
Pydantic类：
class Pamagite(BaseModel):
id: int
如果像这样检查响应：
parse_obj_as(cls, response.json())
我会想念字段，，，怎样才能在Pydantic类中检查漏字段？
浏览 10提问于2022-07-28得票数 0
最近，我不得不使用Pydantic来解析JSON文档，并且考虑到项目的性质(这涉及从糟糕的扫描中摄取一些旧文档)，结果是我们将通过分析扫描来实现生成JSON的模块，我们也应该准备Pydantic模式来验证和解析相同的JSON文件。
现在，在许多情况下，文档中保留了空白的数字字段。由于这些字段是数字的，所以架构必须将这些字段视为int。当然，如果扫描文档和准备JSON输出的模块没有找到特定的字段，Pydantic将使用带有pydantic.Field参数的default为其生成默认值(为零)。但是，当找到字段而留下空白时，问题就会发生。这是因为parse_raw方法将尝试解析字段，在其中查找空字
浏览 2提问于2022-11-01得票数 1
回答已采纳
我使用Pydantic的BaseModel创建我的工人阶级。除了带有验证器的方法之外，我还有其他自定义方法。我需要使用自定义函数的函式工具中的singledispatchmethod装饰器。例如,
class Foo(pydantic.BaseModel):
name: str
bar: int
baz: int
@functools.singledispatchmethod
def handle(self, command: Command) -> CommandResult:
pass
@celery.task
浏览 5提问于2021-10-19得票数 1
回答已采纳
我想初始化一个字符串数组中的pydantic文本。 from typing import Literal
from pydantic import BaseModel
CLASS_NAME_VALUES = ["primary", "secondary", "success", "danger", "warning", "info", "dark"]
ICON_NAME_VALUES = ["electricity.svg", "water.svg"
浏览 42提问于2021-01-12得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个像这样的发热模型：
class SomeModel(pydantic.BaseModel):
name: str
content: str
previous_model: typing.Optional["SomeModel"] = None
我的代码看起来是这样的，这是大大简化的，在我的实际代码中有很多循环依赖偶尔发生，而不是故意创建的：
models = [
SomeModel("bob", "2"),
SomeModel("bob", "2"),
]
models[
浏览 12提问于2022-08-13得票数 2
回答已采纳
我有一个模特，比如：
# Imports
from pydantic import BaseModel
# Data Models
class MyModel(BaseModel):
a: str
b: str
c: str
@app.post('/endpoint_to_post')
async def post_log(my_model: MyModel):
我想对这个模型指定一些约束。实际上，我需要一个可能值约束，用于模型MyModel的字段C。
比如：
# Imports
from pydantic import BaseModel
# D
浏览 4提问于2021-06-02得票数 3
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1回答
我已经在pydantic Config中用extra = Extra.allow定义了一个Pydantic Schema。 是否可以将一个列表或一组额外的字段单独传递给Schema。 对于ex： from pydantic import BaseModel as pydanticBaseModel
class BaseModel(pydanticBaseModel):
name: str
class Config:
allow_population_by_field_name = True
extra = Extra.allow 我通过下面的
浏览 36提问于2021-10-18得票数 3
我试图弄清楚如何在Pydantic模型中验证和转换数据。我正在从作业的api中检索数据(下面是一个虚拟示例)，需要将字段映射到Pydantic模型。json首先被转换为Python字典。
问题是字典中的键与模型字段的名称不同。我还需要应用一些转换来获得我想要的格式的数据。在我在Pydantic文档中发现的所有示例中，从不同的对象(例如ORM对象)创建模型时，字段的名称是相同的。
比如 (orm-mode)。
最初，我使用帮助函数将字典键映射到模型字段，但是当实例化模型时，我被要求执行转换。我不知道如何将字典(或其键)作为参数传递给模型，将键映射到模型字段，并验证数据。
from pydanti
浏览 12提问于2022-03-22得票数 2
FastAPI支持将一些(预定义的)类作为pydantic模型字段，并将它们转换为JSON。例如，datetime
class MyModel(pydantic.BaseModel):
created_at: datetime.datetime
当使用此模型时，当分别用作响应模型或请求体模型时，将输出/输入JSON中的datetime转换为/从str。
我想为我自己的班级提供类似类型的安全：
class MyModel(pydantic.BaseModel):
phone_number: phonenumbers.PhoneNumber
通过使用自定义验证器，这可以用于请求体模型，但我
浏览 11提问于2022-09-23得票数 1
我正在使用FastAPI，创建一个pydantic模型，其中一个字段的名称为"date“。我注意到这会给出错误，在生成的模式上显示的类型将是空的。我找到了解决这个问题的办法，但我想知道为什么我不能首先使用这个“日期”名称。
from datetime import date
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
class Item(BaseModel):
# d: date = None # works fine
# date: date = None # does not
浏览 0提问于2021-07-04得票数 0
1回答
有什么方法可以禁止突变的Pydantic模型的类型改变吗？例如,
from pydantic import BaseModel
class AppConfig(BaseModel):
class Config:
allow_mutation = True
a: int = 33
b: float = 22.0
我想要改变领域，比如：
config = AppConfig()
config.a = 44
但我想禁止更改字段的类型，比如：
config.a = '44'
<Some error message here&g
浏览 3提问于2021-04-19得票数 1
回答已采纳
我试图使用Pydantic验证Rest的POST请求有效负载。申请者列表可以包含主申请者和可选的其他申请者。到目前为止，我已经编写了下面列出的下列Pydantic模型，以尝试和反映这一点。Rest json有效负载使用布尔字段isPrimary来区分主申请者和其他申请者。
from datetime import date
from pydantic import BaseModel, validator
from typing import List, Literal, Optional, Union
class PrimaryApplicant(BaseModel):
isPr
浏览 9提问于2022-01-30得票数 5
回答已采纳
在使用pydantic对字段(如float、int等)进行json编码时，我遇到了一些意想不到的行为。以下是用于json编码的，以供参考。
例如，这个模型似乎对complex进行了很好的编码，但忽略了我的float字段。
import pydantic as pd
class Model(pd.BaseModel):
class Config:
arbitrary_types_allowed=True
json_encoders = {
float: lambda x: 'test',
c
浏览 7提问于2022-03-12得票数 0
回答已采纳
如何调用父级的类方法？ 我需要将ORM-model导入Pydantic模型。我知道有一个pydantic.BaseModel.from_orm，但它在我的例子中不起作用，因为我有必须手动转换的字段。例如，我有一个不能表示为str本身的phone_number字段。这就是为什么我要写“我自己的另一个来自orm-method”的原因。 让我们忘掉ORM吧。我画了一个例子，我希望它能起作用： >>> class Parent(BaseModel):
... a: int
... @classmethod
... def import_(cls, a: in
浏览 60提问于2021-06-25得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用狮身人面像的autodoc_pydantic插件来记录我的pydantic.BaseModel类。然而，在有些情况下，我有这样的情况
class Foo(pydantic.BaseModel):
'''Foo class'''
x: str = pydantic.Field(description='The x.')
class Bar(Foo):
'''Bar class'''
y: int = pydantic.Field(desc
浏览 8提问于2022-04-01得票数 0
回答已采纳
我正在使用FastAPI为我的项目创建后端。我有一个允许上传文件的方法。我将其具体实施如下：
from fastapi import APIRouter, UploadFile, File
from app.models.schemas.files import FileInResponse
router = APIRouter()
@router.post("", name="files:create-file", response_model=FileInResponse)
async def create(file: UploadFile = Fi
浏览 7提问于2022-01-14得票数 0
我有一个类似于dict的对象，比如：
data = {
# A lot of data here
'json_data_feed':
{'address':
{'name': 'home_sweet_home'}
}
# A lot of data here
}
我想创建只有几个字段的Pydantic模型。我正在尝试这样做：
class OfferById(pydantic.BaseModel):
short_address: st
浏览 2提问于2021-10-20得票数 0
1回答
提示返回类型与参数相同。
、、、
我想要一个函数接受一个Pydantic模型并返回它的实例。我希望VS代码理解返回的类型并提供自动完成。这不像预期的那样工作：
T = pydantic.BaseModel
def get_request_data(RequestSchema: typing.Type[T]) -> T:
try:
return RequestSchema(**flask.request.get_json())
except pydantic.ValidationError as exc:
...
class PagInputSchema(pydanti
浏览 5提问于2022-01-19得票数 0
1回答
我想使用Pydantic来验证对象中的字段，但似乎验证只在创建实例时发生，而不是在以后修改字段时进行。
from pydantic import BaseModel, validator
class MyStuff(BaseModel):
name: str
@validator("name")
def ascii(cls, v):
assert v.isalpha() and v.isascii(), "must be ASCII letters only"
return v
# ms = MySt
浏览 1提问于2021-04-09得票数 4
回答已采纳
我有两个发烧的模型，A和B。模型B是A的一种重构，应该能够对其本身的值进行解析。
我用pre=True构造了一个pre=True，它检查A的实例并将它们解析成一个普通的B对象。
温热的医生说：
根验证器可以具有pre=True，在这种情况下，在字段验证发生之前调用它们(并提供原始输入数据)
然而，针对预期的行为，A对象作为其dict()而不是"raw“对象被传递到验证器中，这意味着我无法在验证器中检测到它们，pydantic试图将它们解析为字段值块。
这一切为什么要发生？有解决办法吗？
米维
from pydantic import BaseModel, root_valida
浏览 22提问于2022-10-30得票数 0
1回答
我创造了一个Pydantic模型。但是它没有转换和输出一个错误--请告诉我，出了什么问题。
classDTO
from pydantic import BaseModel,Field
from typing import List,Dict
from datetime import date
class OurBaseModel(BaseModel):
pass
#class Config:
#orm_mode = True
class SessionSubjectDTO(OurBaseModel):
edu_year: int
semest
浏览 15提问于2022-04-06得票数 3
1回答
我使用FastAPI和SQLModel，这是基于pydantic，SQLAlchemy和类型提示。我正在尝试创建一个BitInteger (int64就够了)列。我该怎么做？
我的sql模型声明如下所示
class ItemBase(sqlmodel.SQLModel):
name: str
price: int
class Item(ItemBase, table=True):
id: int = sqlmodel.Field(default=None, primary_key=True)
class ItemCreate(ItemBase):
p
浏览 16提问于2022-03-02得票数 0
1回答
我正在尝试用Pydantic对API请求进行建模。我必须对一个名为"from“的字段进行建模。因为"from“是python中的关键字，所以Pydantic会抛出一个错误。
模型
class MyRequest(BaseModel):
foo: str
abc: int
from: int
Pydantic抛出的错误
File "test.py", line 6
from: int
SyntaxError: invalid syntax
有没有这个"from“字段的模型？不能更改参数名称。
浏览 6提问于2020-03-11得票数 4
当我通过create_model()动态地创建一个pydantic模型时，在某些情况下，update_forward_refs()无法找到相关的定义。
这样做是可行的：
from typing import List, Union
from pydantic import BaseModel
class Foo(BaseModel):
foo: List["Bar"]
Bar = Union[Foo, int]
Foo.update_forward_refs()
但是，对于NameError，以下内容(我认为应该是等价的)失败了：
from typing import
浏览 48提问于2022-07-12得票数 0
回答已采纳
从下面的代码中，有没有一种方法可以将name作为字符串，而不是值，而是字段名称本身？ from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name = 'Jane Doe'
user = User(id='123', name='John')
浏览 21提问于2021-10-09得票数 0
回答已采纳
2回答
我试图根据其他字段验证一些字段，例如：
from pydantic import BaseModel, validator
class MyClass(BaseModel):
type: str
field1: Optional[str] = None
field2: Optional[str] = None
field3: Optional[str] = None
@validator("type")
def has_required_fields(cls, v, values):
required_fields {
浏览 12提问于2022-07-22得票数 1
回答已采纳
我在FastAPI中使用pydantic包作为一个web应用程序，我注意到有一些不一致的浮点转换和不同的类型检查。例如：
class model(BaseModel):
data: Optional[Union[int, float]] = None
m = model(data=3.33)
m.data --> 3.33
class model(BaseModel):
data: Optional[Union[int, float, str]] = None
m = model(data=3.33)
m.data --> 3
class model(BaseM
浏览 4提问于2022-01-21得票数 3
回答已采纳
1回答
我需要向Pydantic中的字段传递一个有效输入的列表，但我不知道该列表在运行时将包括什么(登录用户、接下来7天的日期范围等)。
为该字段传递多个值是有效的(选择2个已登录的用户是可以的，但选择1个没有登录的用户是可以的)。
我尝试过的事情看上去像是围绕着、List和
VALID = get_valid_inputs()
class ClassName(BaseModel):
option_1: Literal[VALID] # Error: Type arguments for "Literal" must be None, a literal value (int
浏览 13提问于2022-11-05得票数 1
2回答
我正在尝试使用Python的pydantic库创建一个动态模型。我的输入数据是一个常规的dict。但是，dict的内容(读取:其密钥)可能会有所不同。
我想知道如何动态创建一个依赖于dict内容的pydantic模型？
我用两个不同的dict (inputs1和inputs2)创建了一个玩具示例。让我们假设名为strategy的嵌套dict可能不同。基于strategy/name，我提前知道strategy中将存在哪些字段。我需要创建基于strategy/name的pydantic模型。
from pydantic import BaseModel
inputs1 = {
"
浏览 0提问于2021-02-12得票数 2
嗨，我得到了这个代码的问题，我得到了一个使用配置布局的设置类 class Settings(BaseSettings):
appName: str = 'Mini App'
version: str = '1.0.1'
description: str = 'Mini Application Mini Shop writing with react/react native'
debug: bool = True
prefixAPI: str = 'api'
host: str =
浏览 125提问于2020-07-24得票数 1
假设我们有这样一个函数定义：
def f(*, model: Optional[Type[pydantic.BaseModel]] = None)
因此，该函数不需要安装pydantic，直到您将某些内容作为model传递。现在，假设我们希望将函数打包到pypi包中。我的问题是，是否有一种方法可以避免仅仅为了类型检查而将pydantic引入包依赖项？
浏览 2提问于2020-03-11得票数 5
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