model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 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...
from pydantic import BaseModel, Field class User(BaseModel): name: str = Field(..., alias='username') user = User(username='johndoe') print(user) #> name='johndoe' print(user.model_dump(by_alias=True)) #> {'username': 'johndoe'} 如果只想使用别名进行验证,则可以使用以下validation_...
使用 模型类.model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。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="...
user = User(name="Tom", age=22, email="alice@example.com") data = User.model_dump(user) print(data) print(type(data)) 模型类转换为JSON 使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field class User(BaseModel...
使用模型类.model_dump_json()方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 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) ...
使用 模型类.model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 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) ...
使用模型类.model_dump()方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 frompydanticimportBaseModel, EmailStr, FieldclassUser(BaseModel): name:str= Field(..., min_length=1, max_length=10) age:int= Field(..., ge=0, le=200) email: EmailStr ...
使用 模型类.model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 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...
使用模型类.model_dump()方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 frompydanticimportBaseModel, EmailStr, FieldclassUser(BaseModel): name:str= Field(..., min_length=1, max_length=10) age:int= Field(..., ge=0, le=200) email: EmailStr ...
使用Pydantic 的主要方法是创建继承自 BaseModel 的自定义类,这是所有 Pydantic 模型的基类。然后,您可以使用类型注释定义模型的属性,并选择性地提供默认值或验证器。 pydantic的核心是模型(Model) 例如,让我们为用户创建一个简单的模型,并使用 Python 的类型注解来声明期望的数据类型: ...