例如,pydantic库支持定义严格的类型和常量。 from pydantic import BaseModel, Field class Constants(BaseModel): PI: float = Field(default=3.14159, const=True) GRAVITY: float = Field(default=9.8, const=True) constants = Constants() print(constants.PI) 通过使用pydantic,可以在定义常量的同时指定类型和...
import json from enum import Enum from typing import Union from typing_extensions import Annotated from pydantic import BaseModel, Field from pydantic.config import ConfigDict class FooBar(BaseModel): count: int size: Union[float, None] = None class Gender(str, Enum): male = 'male' female =...
from enum import Enum from datetime import datetime from typing import List, Optional from pydantic import BaseModel, ValidationError, EmailStr # 导入pydantic对应的模型基类 from pydantic import constr, conint class GenderEnum(str, Enum): """ 性别枚举 """ male = "男" female = "女" class Use...
fromenumimportEnumclassGender(str,Enum):man="man"women="women" 2. 可选数据类型 如果一个数据类型不是必须的,可以允许用户在使用中不进行传入,则我们可以使用typing库中的Optional方法进行实现。 给出一个例子如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from typingimportOptional from pydanticim...
from enum import Enum, IntEnum from datetime import datetime, date from typing import List, Union 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 ...
问Python Enum和Pydantic :接受enum成员的组成EN我再看一看，我相信这样的东西会有帮助的。您可以创建一...
Pydantic 是一个在 Python 中用于数据验证和解析的第三方库,它现在是 Python 使用最广泛的数据验证库。 它利用声明式的方式定义数据模型和Python 类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化,使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。 它还可以从模型生成 JSON 架构,提供了自动生成文档等功能,从而轻松与其他...
使用Pydantic 的Field或conint等工具可以对路径参数进行基础校验。 from pydantic import conint @app.get("/products/{product_id}") async def get_product(product_id: conint(gt=1000)): return {"product_id": product_id} 示例请求: 合法:/products/1001→{"product_id": 1001} ...
Pydantic 模型支持多种数据校验规则,如 Field、constr 等。 from pydantic import Field, constr class Product(BaseModel): name: constr(min_length=3, max_length=50) price: float = Field(..., gt=0) description: str = Field(None, max_length=100) @app.post("/products/") async def create_pr...
python的pydantic使用技巧 写数据模型时用BaseModel定义类，字段类型用Python标准类型注解。每个字段默认必填，有默认值变成选填。name:str ="张三"允许不传name。需要更严格限制用Field，min_length限制最小长度，max_length限制最大值，regex用正则表达式验证格式。校验密码强度时用validator装饰器，函数里写逻辑。检查...