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 = 'female' other = 'other' not_given = 'not_given' class MainModel(BaseModel): """ This i...
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...
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...
1.3 基础校验 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} 非法:/...
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 ...
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...
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...
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...
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这里我也是用 pandera 的 Field,就像用 pydantic 的 Field 一样。 首先,我规定id列不能有重复值,且这些值必须大于等于0。 在username和email中,我使用正则表达式检查字符串是否有效。用户名称只能包含字母、数字和下划线,而电子邮件还可以包含破折号和点,但应当符合“smth@smth.smth”的格式。 membership只能取列表中...