pydantic.dataclasses.dataclass: 用途:这是对标准库中 dataclasses.dataclass 的一个包装,用于在数据类初始化时执行验证。 适用场景:当您喜欢使用 Python 的标准库 dataclasses,但同时需要数据验证功能时,可以使用这个方法。它保持了 dataclasses 的简洁性和可读性,同时添加了类型验证。 TypeAdapter: 用途:这是一种...
如对于配置信息的处理,我们还可以引入 python-dotenv 和 pydantic_settings 来统一管理配置参数。 frompydantic_settingsimportBaseSettings, SettingsConfigDict
4、Seaborn 官网http://seaborn.pydata.org/ Seaborn 是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库，它...
9.2 使用第三方库pydantic pydantic是一个强大的库,提供数据验证和解析功能,支持复杂的数据结构定义,自动转换和错误处理。 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): name: str age: int = Field(..., ge=0) def welcome_user(user_data): user = User.parse_obj(user_data) print(f"Welcome...
from datetime import datetime from typing import Optional from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name: str = 'John Doe' signup_ts: Optional[datetime] = None friends: list[int] = [] external_data = {'id': '123', 'signup_ts': '2017-06-01 12:22', 'friends...
Python对强类型编程的支持不限于标注类型的支持,也提供了许多基于强类型标注上结合Python自身灵活性扩展的非常强大库来增加工程效率,这里我们介绍一个相关的非常有用的库dataclasses。 这个库顾名思义,支持数据类的快速构建,可以把dataclass理解为一个加强版的namedtuple,是一个支持带默认值的可变的命名元祖: ...
基于类型提示的自动验证: 利用 Python 的类型提示和Pydantic,自动进行数据验证和解析。 异步支持: 原生支持async和await,能够处理异步任务,适合与数据库、第三方 API、WebSocket 等交互。 内置依赖注入系统: 使得依赖的声明和管理变得简洁而强大,便于模块化设计。
class Person(BaseModel): name: str age: int @field_validator("age") def age_must_be_positive(cls, v): if v < 0: raise ValueError("Age must be a positive number") return v 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如对于配置信息的处理,我们还可以引入 python-dotenv 和 pydantic_settings...
if is_builtin_dataclass(type_): File "/home/melchiore/.vscode/extensions/ms-python.python-2021.4.765268190/pythonFiles/lib/jedilsp/pydantic/dataclasses.py", line 79, in is_builtin_dataclass import dataclasses ModuleNotFoundError: No module named 'dataclasses' ...
@dataclass(frozen=True)classHaishiniuSQL(object):# 获取用户信息sql get_user_info_sql=" select user_name,age,sex from user where user_id=:user_id " haishiniu_sql=HaishiniuSQL() 封装完成 sql 语句之后我们再在主逻辑中引用其完成相应的功能 ...