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...
os.environ['DATABASE_PASSWORD'] = "123456abcd" os.environ['API_KEY'] = "DHKSDsdh*(sdds" class AppConfig(BaseSettings): """ 应用程序配置类,继承自BaseSettings,用于管理应用程序的配置信息。 Attributes: database_host: 数据库主机的URL,必须是一个有效的HTTP或HTTPS URL。 database_user: 数据库用...
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
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: 甚至还支...
fromdatetimeimportdatetimefromtypingimportOptionalfrompydanticimportBaseModelclassUser(BaseModel):id:intname:str='John Doe'signup_ts:Optional[datetime]=Nonefriends:list[int]=[]external_data={'id':'123','signup_ts':'2017-06-01 12:22','friends': [1,'2',b'3']}user=User(**external_data)...
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' ...
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...
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。
@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 ...
fromdatetimeimportdatetimefromtypingimportOptionalfrompydanticimportBaseModelclassUser(BaseModel):id: int name: str ='John Doe'signup_ts: Optional[datetime] =Nonefriends: list[int] = [] external_data = {'id':'123','signup_ts':'2017-06-01 12:22','friends': [1,'2',b'3']} user =...