这里 e 是自然对数的基数。 17. math.log(x[, base]):base缺省值为e,返回给定的 base 的对数 x ,计算为 log(x)/log(base) 。 18. math.log1p(x):返回 1+x (base e) 的自然对数。以对于接近零的 x 精确的方式计算结果。 19. math.log2(x):返回 x 以2为底的对数。这通常比 log(x, 2) ...
2.pickle 用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 pickle模块也提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化) importpickle dic= {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'} str_dic=pickle.dumps(dic)prin...
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) a...
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) age:...
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()方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 frompydanticimportBaseModel,EmailStr,FieldclassUser(BaseModel):name:str=Field(...,min_length=1,max_length=10)age:int=Field(...,ge=0,le=200)email:EmailStr phone:str=Field(default="13800138000",min_length=11,max_length...
后端的数据external_data = {'id': '123','signup_ts': '2019-06-01 12:22','tastes': {'wine': 9,b'cheese': 7,'cabbage': '1',},}#BaseModel类的强大之处在于,可以将数据进行转换,转换成类里面声明的相关数据类型user = User(**external_data)print(user.id)#> 123print(user.model_dump...
( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ { "role": "user", "content": "Extract jason from {context}", }, response_model=User, validation_context={"context": context}, ] ) for quote in user.substring_quotes: assert quote in context print(user.model_dump()) ``` ## Result ``` { "...
信不信那个老头头皮一麻，把collection，iteritools之类的全部踢出python。。。当年好不容易加进去的 ...