我想创建pydantic模型来验证用户表单。我的一个模型值应该从名称列表中进行验证。我成功地使用enum创建了模型,如下所示:
from enum import Enum
class Fruit(str, Enum):
APPLE = 'apple'
BANANA = 'banana'
MELON = 'melon'
from pydantic import BaseModel
class UserForm(BaseModel):
fruit: Fruit
name: str
现在,我想在我的代码中将枚举
我有两种型号的Article和Tag。Article有一个来自Tag的外键
class Tag(MyAbstractBaseModel):
name = fields.CharField(max_length=255, index=True)
class Article(MyAbstractBaseModel):
title = fields.CharField(max_length=255, index=True)
body = fields.CharField(max_length=255)
tag = fields.ForeignKeyField(mod
我想要生成一个Pydantic模型,它继承自父类,但只有父模型字段的一个子集。
例如,ModelB只应从ModelA继承field_b。
from pydantic import BaseModel
class ModelA(BaseModel):
field_a: str
field_b: str
class ModelB(ModelA):
pass
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
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。
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
如何从Pydantic模型创建参数解析器(argparse.ArgumentParser)?
我有个平庸的模型:
from pydantic import BaseModel, Field
class MyItem(BaseModel):
name: str
age: int
color: str = Field(default="red", description="Color of the item")
我想使用命令行创建一个MyItem实例:
python myscript.py --name Jack --age 10 --co
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,
所以想象一下我有一件事
class SpecialEnum(Enum):
def do_stuff(self):
# some cool operation
然后就有了
class MySpecialEnum(SpecialDescriptorEnum):
A = 1
B = 2
然后,我有一个pydantic模型,它包含:
class MyModel(BaseModel):
my_field: SpecialEnum
我希望pydantic验证my_field是SpecialEnum子类的一些实例。但是,pydantic使用其特殊的枚举验证器,
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
我有一个用Pydantic编写的嵌套模型。我在外部模型中有一个root_validator函数。我的印象是,如果外部根验证器被调用,那么内部模型是有效的。但显然不是。在下面的MWE中,我给内部模型指定了错误的字段名,但是外部验证器失败了:
from typing import List
from pydantic import BaseModel
from pydantic.class_validators import root_validator
class CarList(BaseModel):
cars: List[str]
colors: List[str]
cl
我在Kubuntu18.04上有 3.6.9。我已经使用安装了pip3 install fastapi。我正在尝试通过它的正式文档来测试这个框架,并且我正在使用它的指南的中。
在schemas.py中
from typing import List
from pydantic import BaseModel
class VerseBase(BaseModel):
AyahText: str
NormalText: str
class Verse(VerseBase):
id: int
class Config:
orm_mode = T
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