@app.post("/register_manual/")defregister_manual(username:str,email:str,password:str,age:Optional[int]=None):iflen(username)<3orlen(username)>50:raiseHTTPException(status_code=400,detail="Invalid username length")# ...其他字段验证return{"username":username,"email":email} 在这个手动验证的示例...
@app.post("/register_manual/")defregister_manual(username:str,email:str,password:str,age:Optional[int]=None):iflen(username)<3orlen(username)>50:raiseHTTPException(status_code=400,detail="Invalid username length")# ...其他字段验证return{"username":username,"email":email} 在这个手动验证的示例...
再举个例子,函数的参数a可以是str 和 int 两种类型,返回值也可以是 str 和 int fromtyping importUniondef fun1(a:Union[str,int])->Union[str,int]: """str or int"""returna 于是可以看到在编辑器中函数的传str 和 int不会提示语法问题,传其它的None 或 list就会有语法提示。 pydantic 中的字段类型...
再举个例子,函数的参数a可以是str 和 int 两种类型,返回值也可以是 str 和 int from typing import Union def fun1(a: Union[str, int]) -> Union[str, int]: “””str or int””” return a ``` 于是可以看到在编辑器中函数的传str 和 int不会提示语法问题,传其它的None 或 list就会有语法提示。
print(m) # id=123 signup_ts=None name='James' parse_raw 需要一个str或bytes并将其解析为json m = User.parse_raw('{"id": 123, "name": "James"}') print(m) # > id=123 signup_ts=None name='James' parse_file 可以读取一个文件的内容,假设文件data.json的内容如下: ...
Optional[X] 等价于 Union[X, None] 请注意,这与可选参数的概念不同,后者是默认参数,具有默认值的可选参数Optional 仅在其类型注释中不需要限定符,因为它是可选的。 例如: def foo(arg: int = 0) -> None: ... 1. 2. 另一方面,如果 None 允许使用显示值,则Optional 无论参数是否可选,的适合使用,...
name: str create_time: datetime = None @validator('create_time', pre=True, always=True) def set_create_now(cls, v): return v or datetime.now() # 1.传datetime 对象 book1 = Book(id=1, name='muller', create_time=datetime.now()) ...
上述可选数据类型方法事实上是一种较为特殊的给予数据默认值的方法,只是给其的默认值为None。 这里,我们给出一些更加一般性的给出数据默认值的方法。 其实现方式也极其简单,下面,我们直接给出例子如下: 代码语言:javascript 复制 from pydanticimportBaseModelclassPerson(BaseModel):name:strgender:str="man"p=Perso...
False可以是数值0,对象为None或者序列中的空字符串、空列表、空元组。 1.2.3 浮点型(Float) 常用方法: fromhex(s):十六进制浮点数转换为十进制数; hex( ) :以字符串形式返回十六进制数的浮点数; is_integer():判断是否为小数,小数非零返回False。
上述可选数据类型方法事实上是一种较为特殊的给予数据默认值的方法,只是给其的默认值为None。 这里,我们给出一些更加一般性的给出数据默认值的方法。 其实现方式也极其简单,下面,我们直接给出例子如下: from pydanticimportBaseModelclassPerson(BaseModel):name:str ...