将整个代码整合在一起,我们可以得到如下模型: # 导入pydantic库frompydanticimportBaseModel,Field# 定义User模型classUser(BaseModel):username:str# 用户名字段age:int=Field(18)# 使用Field指定默认值为18# 实例化User并检查默认值user1=User(username='Alice')# age默认18print(user1)# 输出: username='Alice'...
字段与使用 Query、Path 和Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同,可以使用 Pydantic 的Field 在Pydantic 模型内部声明校验和元数据。 注意点:Field 是直接从 pydantic 导入的,而不是像其他的(Query,Path,Body 等)都从 fastapi 导入。 首先导入Field: from pydantic import Field 其次开始声明模型...
```python from pydantic import field_validator, BaseModel class Model(BaseModel): first_name: str = "Samuel" @field_validator('first_name') def must_be_title_case(cls, v: str) -> str: if v != v.title(): raise ValueError("must be title cased") return v ``` ...
Pydantic的核心是Field类,它可以用来定义数据模型的字段。在本文中,我们将介绍Pydantic的Field类的使用案例。 1.基本用法 Field类可以用来定义数据模型的字段。它有很多参数,可以用来指定字段的类型、默认值、验证规则等。下面是一个简单的例子: python from pydanticimport BaseModel, Field class Person(BaseModel): ...
from pydantic import BaseModel, Field class User(BaseModel): id: int name: str email: str age: int = Field(..., gt=0, description="年龄必须为正整数") is_active: bool = True # 测试 data = { "id": 1, "name": "Alice", ...
from pydantic import BaseModel, EmailStr, FieldclassUser(BaseModel): name:str= Field(..., min_length=1, max_length=10) age:int= Field(..., ge=, le=200) email: EmailStr phone:str= Field(default="13800138000", min_length=11, max_length=11)user = User(name="Tom", ag...
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) email: EmailStr phone: str = Field(default="13800138000", min_length=11, max_length=11) ...
Marshmallow:也是一种常用于数据验证的库,但与Pydantic相比,它更侧重于序列化和反序列化,而不是类型安全。 Pydantic 的实际应用 使用Pydantic,你可以定义一个Order模型来自动完成这些工作。 frompydanticimportBaseModel,FieldclassOrder(BaseModel):product_id:int=Field(...,gt=0)quantity:int=Field(...,gt=0,le...
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) email: EmailStr phone: str = Field(default="13800138000", min_length=11, max_length=11) ...
pydantic库的数据定义方式是通过BaseModel类来进行定义的,所有基于pydantic的数据类型本质上都是一个BaseModel类,它最基本的使用方式如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pydanticimportBaseModelclassPerson(BaseModel):name:str