BaseModel是 Python 的pydantic库中的一个类,它是pydantic的核心功能之一。pydantic主要用于数据验证和设置管理,BaseModel类被用来创建数据模型。使用BaseModel,你可以定义数据的结构(包括数据类型、默认值等),并且自动享受pydantic提供的类型检查和错误提示等功能。 当你使用BaseModel来定义一个类时,你实际上是在定义数据...
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Extra, Field, Json, model_validator ImportError: cannot import name 'model_validator' from 'pydantic' (D:\Python\Python311\Lib\site-packages\pydantic_init.cp311-win_amd64.pyd)
import requests import json from pydantic import BaseModel from apps.web.models.users import Users from constants import ERROR_MESSAGES from utils.utils import decode_token from utils.utils import decode_token, get_current_user from config import OLLAMA_API_BASE_URL, WEBUI_AUTH app = Flask(__...
cuda.ipc_collect() #导入必要的库和模块: from fastapi import FastAPI, Request from pydantic import BaseModel from typing import Union, Optional, List import asyncio #创建 FastAPI 应用实例: app = FastAPI() #增加日志记录,方便调试和监控。 import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) #定义...
BaseModel 是pydantic 库中的一个核心类,用于定义数据模型。从 pydantic 的1.0 版本开始,BaseModel 就已经存在。如果你安装的版本低于 1.0,则可能不包含 BaseModel。你可以通过查看安装的 pydantic 版本来确认这一点: bash pip show pydantic 如果版本过低,你可以使用以下命令来更新 pydantic: bash pip install --...
它还完美整合Pydantic,确保数据验证无缝进行。 python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return {"name": item.name, "price": item.price}...
from pydantic import BaseModel from typing import Type, Callable, Dict, Any, List class ToolResult(BaseModel): content: str success: bool class Tool(BaseModel): name: str model: Type[BaseModel] function: Callable validate_missing: bool = False ...
使用gradio启动web-ui时出现cannot import name 'RootModel' from 'pydantic' 出现该报错的原因:pydantic版本与gradio版本不对应。 例:我使用的pydantic版本为1.10.14,报错时gradio的
FastAPI is built on Pydantic, a data validation library allowing you to define the ‘shape’ of data as classes with attributes. With FastAPI, you can annotate the input and output types for each API route, using Python type hints and Pydantic-defined classes. This ensures t...
import uuid import json import urllib.request import urllib.parse import random from pydantic import BaseModel from typing import Optional COMFYUI_DEFAULT_PROMPT = """ { "3": { "inputs": { "seed": 0, "steps": 20, "cfg": 8, "sampler_name": "euler", "scheduler": "normal", "denoi...