Pydantic 可以自动将 JSON 数据解析为 Python 对象,避免了手动数据转换的繁琐过程。 import json from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name: str is_active: bool json_data = '{"id": 1, "name": "Alice", "is_active": true}' user = User.parse_raw(json_data) print...
Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer [type=int_parsing, input_value='b', input_type=str] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.9/v/int_parsing 1 Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer [type=int_pars...
schema_json())) # 输出结果 { "title":"User", "type":"object", "properties":{ "id":{ "title":"Id", "type":"integer" }, "name":{ "title":"Name", "default":"jkc", "type":"string" } }, "required":[ "id" ] } <class 'str'> fields_set 返回用户初始化对象时提供了什么...
(..., alias='userId') # 解析 JSON 数据 json_data = '{"userId": 123}' user = UserModel.parse_raw(json_data) print(user.user_id) # 输出: 123 # 序列化为 JSON 字符串 user_dict = user.dict(by_alias=True) json_string = json.dumps(user_dict) print(json_string) # 输出: {"...
fromtypingimportListfrompydanticimportBaseModel,constrfromsqlalchemyimportColumn,Integer,Stringfromsqlalchemy.ext.declarativeimportdeclarative_base Base=declarative_base()classBookOrm(Base):__tablename__='companies'id=Column(Integer,primary_key=True,nullable=False)name=Column(String(20),index=True,nullable=...
name=Column(String)#自引用关系parent = relationship("Ou", remote_side=[id], back_populates="children") children= relationship("Ou", back_populates="parent") 然后定义一个对应的 Pydantic 模型,支持嵌套的子节点。 fromtypingimportList, OptionalfrompydanticimportBaseModelclassOuNodeDto(BaseModel): ...
Pydantic 提供了从各种数据格式(例如 JSON、字典)到模型实例的转换功能。它可以自动将输入数据解析成模型实例,并保留类型安全性和验证规则。 性能高 Pydantic 的核心验证逻辑是用 Rust 编写的,使其成为 Python 中最快的数据验证库之一。它还支持延迟验证和缓存,以提高效率。
但是如果你定义 id 为id = "1",则不会报错,因为 Pydantic 帮助我们自动实现了类型转换,如果想要严格控制 int 类型,需要导入StrictInt,StrictString同理,代码如下: from pydanticimportBaseModel,StrictInt,StrictStrclassBook(BaseModel):# id:int id:StrictInt ...
Pydantic 是一个 Python 数据验证和数据设置库,基于 Python 类型提示。它提供了一种优雅的方式来解析、验证和转换数据,使代码更清晰、更安全。在处理 JSON 数据、配置文件或外部输入时,Pydantic 是一个非常强大的工具。 2. Pydantic 的核心功能 数据验证:基于类型提示(type hints)对输入数据进行验证。
但是如果你定义 id 为id = "1",则不会报错,因为 Pydantic 帮助我们自动实现了类型转换,如果想要严格控制 int 类型,需要导入StrictInt,StrictString同理,代码如下: frompydanticimportBaseModel,StrictInt,StrictStrclassBook(BaseModel):# id: intid:StrictInt# Name: strName:StrictStr ...