使用BaseModel定义模型类的其他功能 除了设置默认值,使用BaseModel还可以实现其他一些功能,例如验证输入数据、序列化和反序列化等。以下是一个示例: frompydanticimportBaseModel,Field,validatorclassPerson(BaseModel):name:str=Field(default="John")age:int=Field(default=18)email:str=Field(default=None)@validator(...
MaxValueValidator 验证最大值 MinValueValidator 验证最小值 MaxLengthValidator 验证最大长度 MinLengthValidator 验证最小长度 RegexValidator 验证正则表达式 我们设置的 model 如下: class TestValidate(BaseModel): even_field = models.IntegerField(default=0, validators=[validate_even]) name = models.CharField(...
from typing import Optional 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 active: bool = False # bool ...
from typingimportDict,List,Sequence,Set,TupleclassDemo(BaseModel):a:int # 整型b:float # 浮点型c:str # 字符串d:bool # 布尔型e:List[int]# 整型列表f:Dict[str,int]# 字典型,key为str,value为intg:Set[int]# 集合h:Tuple[str,int]# 元组 更多的有关pydantic基本数据类型的介绍可以参考官网说明...
Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过 EmailStr 类来直接验证邮件正确性，但该类依赖一个第三方模块，在使用前需要使用 pip install email-validator 进行安装后才可以使用。from typing import Optionalfrom pydantic import BaseModel, EmailStrclassUser(Base...
data = User.model_dump(user) print(data) print(type(data)) 模型类转换为JSON 使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field class User(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=1, max_length=10) ...
使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field class User(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=1, max_length=10) age: int = Field(..., ge=0, le=200) ...
Pydantic 还可以结合typing模块,进行默认值,可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过EmailStr类来直接验证邮件正确性,但该类依赖一个第三方模块,在使用前需要使用pip install email-validator进行安装后才可以使用。 fromtypingimportOptionalfrompydanticimportBaseModel, EmailStrclassUser(BaseModel): ...
from pydantic import BaseModel, Field, create_model, parse_obj_as from pydantic.generics import GenericModel from pydantic.class_validators import validator from random import randint # 模型示例 TA = TypeVar('TA') TB = TypeVar('TB') class A(GenericModel, Generic[TA, TB]): # 可泛型模型 ...
class Model(BaseModel): foo: str # 验证器 @validator('foo') def name_must_contain_space(cls, v): if v != 'bar': # 自定义错误信息 raise ValueError('value must be bar') # 返回传进来的值 return v try: Model(foo="ber")