当属性的类型不是预期的类型时,Pydantic似乎会执行自动类型转换。我相信这就是为什么(方便地)可以通过一个类的原始int值来赋值int枚举属性的原因。 然而,我有一个场景,我想要避免这种行为,而是在属性不是预期的类型时收到验证错误。请参见以下示例: from pydantic import BaseModel
from typing import List
class Common(BaseModel):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
print(f"cr
我有一个简单类的(动态)定义,如下所示:
class Simple:
val: int = 1
我打算使用这个定义来构建一个pydantic.BaseModel,这样就可以从Simple类中定义它;基本上是这样做的,但是通过type,在元类结构下检索Simple类。
from pydantic import BaseModel
class SimpleModel(Simple, BaseModel):
pass
# Actual ways tried:
SimpleModel = type('SimpleModel', (Simple, BaseModel)
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
我正在使用Pydantic进行设置管理,现在我面临一个问题。
假设我对多个环境有不同的设置类。现在,我希望使用类作为不同设置环境的字段属性,并在测试期间对它们进行更改。问题是,我能够获取类,但不能在执行过程中显式地设置它。下面是一个简单的例子:
In [96]: from typing import TypeVar
In [97]: UserSchemaType = TypeVar("UserSchemaType", bound=BaseModel)
In [98]: from pydantic import BaseModel
In [99]: class User(B
我使用pydantic的数据类装饰器创建了一个类,我想在参数成为类的属性之前检查它的类型。这是我的代码:
from pydantic.dataclasses import dataclass
from pydantic import validator
@dataclass
class Person(object):
name: Optional[str] = None
@validator('name')
def name_must_be_str(cls, v):
if type(v) is not str:
我有一个带有嵌套数据结构的简单pydantic模型。我希望能够简单地将此模型的实例保存并加载为.json文件。 所有模型都继承自一个配置简单的Base类。 class Base(pydantic.BaseModel):
class Config:
extra = 'forbid' # forbid use of extra kwargs 有一些简单的带有继承的数据模型 class Thing(Base):
thing_id: int
class SubThing(Thing):
name: str 和一个包含Thing的Conta
我有这样的功能:
class Name(BaseModel):
name_id: str
first_name: str
last_name: str
def get_all_names() -> List[Name]:
names = []
try:
# this API returns a list of NAME objects
names = requests.get("some-url")
# I want to validate, that each NAME
我使用FastAPI构建了一个API,并试图从客户端向它发送数据。
对于我想提交的数据,API和客户端都使用类似的Pydantic模型。这包括一个包含文件路径的字段,我将其存储在pathlib.path类型的字段中。
但是,FastAPI不接受提交,因为它显然无法处理path对象:
TypeError: Object of type PosixPath is not JSON serializable
下面是一个显示问题的最小测试文件:
import pathlib
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
from
schemas.py
import pydantic as _pydantic
import datetime as _dt
class _UserBase(_pydantic.BaseModel):
email = str
class UserCreate(_UserBase):
hashed_password = str
class Config:
orm_mode = True
main.py
import fastapi as _fastapi
import fastapi.security as _security
import sql
我是fastAPI新手,我正在尝试构建一个todo。我用乌龟-ORM。我认为该错误是由向todo部分输入空值导致的,尽管我希望将其设置为null或设置为默认值,这是一个空列表。这是与错误相关的代码。main.py
from typing import List
import os
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException, status
from models import User, Todo, User_pydantic, UserIn_pydantic, Todo_pydantic, TodoIn_pydantic
fro
pandas的以下DataFrame未被pydantic验证。如何处理这个问题?
from pydantic.dataclasses import dataclass
@dataclass
class DataFrames:
dataframe1: pd.DataFrame = None
dataframe2: pd.DataFrame = None
这将抛出以下错误:
File "pydantic\validators.py", line 715, in find_validators
RuntimeError: no validator found fo
我有一个用例,在这个用例中,我接受不同数据类型的数据--即dict, boolean, string, int, list --从前端应用程序到使用pydantic模型的FastAPI backedn。
我的问题是,我应该如何设计我的pydantic模型,以便它能够接受任何数据类型,这些数据类型以后可以用于操作数据和创建API?
from pydantic import BaseModel
class Pino(BaseModel):
asset:str (The data is coming from the front end ((dict,boolean,string,int,
我试图创建简单类型(如int、float和str)上的包装器,以执行值验证(即拒绝被禁止、无效和/或不想要的值)。为此,我用的是吡咯烷酮和洋地黄。
但是,当我将这些自定义类型添加到数据对象和/或数据模型中时,它们最终会被设置为None。
我制作了下面的MCVE。
我已经在这个问题上花了几天时间尝试许多不同的方法,甚至在GitHub上查看了pydantic的源代码,但这是我目前所能做到的最好的。
from typing import Any, Callable, Generator, Type
from pydantic.dataclasses import dataclass
from pyd
对于如下所示的Pydantic类,我希望通过应用replace操作来转换foo字段:
from typing import List
from pydantic import BaseModel
class MyModel(BaseModel):
foo: List[str]
my_object = MyModel(foo="hello-there")
my_object.foo = [s.replace("-", "_") for s in my_object.foo]
在创建对象时,如何在类中执行replace操作?如果没有Pyd
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
我正在使用pydantic来验证Json/Dict输入。但是我也在使用mypy来验证代码的类型完整性。
当使用pydantic.constr类型时,除其他外,验证给定字符串是否尊重正则表达式时,我将得到一个类型错误。
以下是代码:
from typing import List
import pydantic
Regex = pydantic.constr(regex="[0-9a-z_]*")
class Data(pydantic.BaseModel):
regex: List[Regex]
data = Data(**{"regex":