importpydanticfromtypingimportType,Sequence,Union,OptionalclassT:passclassModel(pydantic.BaseModel):t:Optional[Union[Type[T],Sequence[Type[T]]]=None@pydantic.validator("t",always=True)defmake_tuple(cls,v):ifnotv:returnT,elifisinstance(v,Sequence):returntuple(v)returnv,Model()# Model(t=(<class...
:param default_factory:callablethat will be called when a default valueisneededforthis field If both `default`and`default_factory` areset, an errorisraised. ❌ 来看看错误的例子,即通过default获取当前时间: fromdatetimeimportdatetime, timezonefrompydanticimportBaseModel, FieldfromtypingimportOptionalimpo...
from pydantic import BaseModel, Field from typing import Union class MyModel(BaseModel): # 原始注解,不允许 None 值 # age: int = Field(default=None) # 这会引发警告 # 修正后的注解,允许 None 值 age: Union[int, None] = Field(default=None) # 创建模型实例 instance = MyModel(age=None) ...
fromdatetimeimportdatetimefrompydanticimportBaseModel,Field,PrivateAttrclassModel(BaseModel):updated:datetime=Field(default_factory=datetime.utcnow)# 私有属性需要更改或操作模型实例上的内部属性使用PrivateAttr而不是Field_updated:datetime=Field(default_factory=datetime.utcnow)_updated1:datetime=PrivateAttr(default...
其中,field_name是字段的名称,field_type是字段的类型,Optional表示字段是可选的,default_value是字段的默认值。 例如,我们可以创建一个包含字符串和整数字段的动态模型: 代码语言:txt 复制 class DynamicModel(BaseModel): name: Optional[str] = None age: Optional[int] = None 使用动态模型类创建实例,并传入...
from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError, validator class UserModel(BaseModel): user_id: int # 必传项, 可以为int 可以str类型int username: str # 必传项, 可以为int 可以str类型int gender: str # 必传值, 此处为自定义校验
定义一个统一的schema类对提交的业务参数进行格式和数据约束非常有必要, 下面使用 pydantic 来封装此工具; import logging from pydantic import BaseModel, ValidationError, root_validator class Pydan
我们定义了一个名为User的类,继承自BaseModel。 id属性是整型,且是必需的,表示用户ID。 name属性是字符串类型,默认值为'小卤蛋'。 age属性是整型,且是必需的,表示用户年龄。 email属性是电子邮件地址类型。 signup_ts属性是可选的日期时间类型,默认值为None,表示用户注册时间。 friends属性是字符串列表类型,默认...
import pydantic import numpy as np class Test(pydantic.BaseModel): class Config: arbitrary_types_allowed = True arr: np.ndarray = pydantic.Field(default_factory=lambda: np.full([2, 2], fill_value=5)) 👍 2 lex-quarkie commented Nov 5, 2021 • edited Same situation for me. val...
class User(BaseModel): id: int # 无默认值,必填字段 name = 'John Doe' # 有默认值,选填字段 signup_ts: Optional[datetime] = None # 选填字段 friends: List[int] = [] # 列表中的元素是int类型或者是可以转换成int类型的其他类型 external_data = { ...