from pydantic import BaseModel, Field, validate_call class Person(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=1, max_length=100) age: int = Field(..., gt=0, lt=20) # @validate_call def greet(person: Person, message: Annotated[str, Field(min_length=1, max_length=100)]): p...
File "D:\venv_dir\Lib\site-packages\pydantic\_internal\_validate_call.py", line 96, in __call__ res = self.__pydantic_validator__.validate_python(pydantic_core.ArgsKwargs(args, kwargs)) ^^^ pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 2 validation errors for func_add 0 Input should ...
如果要从字典实例化 User 对象,可以使用字典对象解包或者.model_validate()、.model_validate_json()类方法: if__name__=='__main__':user_data={"id":123,"name":"小卤蛋","age":20,"email":"xiaoludan@example.com",'signup_ts':'2024-07-19 00:22','friends': ["公众号:海哥python",'小天...
class UserModel(BaseModel): id: int name: str email: str 在这个例子中,我们定义了一个名为UserModel的类,它继承自BaseModel。然后,我们使用类型注解来指定每个属性的类型。这样,Pydantic将在运行时检查每个属性的类型是否符合要求。 验证数据一旦你定义了数据模型,你可以使用Pydantic的validate方法来验证数据。以下...
from pydantic import BaseModel, Field class RabbitMQConfig(BaseModel): host: str port: int username: str password: str vhost: str public_host: str | None = Field(None) rabbitmq_config = RabbitMQConfig.model_validate( {'host': '192.168.38.223', 'port': 5672, 'username': 'pon', 'pas...
class IdentityForm(BaseModel): passport: str @validator("passport") def validate_passport(cls, v): if not re.match(r"^[A-PR-WY][1-9]\d\s?\d{4}[A-Z]$", v): raise ValueError("护照号码格式错误") return v.upper().replace(" ", "") ...
pydantic是一个数据验证和设置管理库,该库使用 Python 的类型提示来简化数据验证过程。 安装Pydantic pipinstallpydantic 1. 示例代码 frompydanticimportBaseModel,EmailStr,conintclassUser(BaseModel):name:strage:conint(ge=0)# 年龄必须为非负整数email:EmailStr# 示例try:user=User(name="Alice",age=30,email...
上面的示例中,我们定义了一个名为validate_params的装饰器,确保传入的参数都是整数。如果输入的参数不符合要求,将会抛出异常。 使用Pydantic 进行参数校验 除了装饰器,Python 还有一些专门的库来帮助我们进行参数校验,如 Pydantic。该库不仅可以准确校验类型,还可以处理数据的转换。下面是一个使用 Pydantic 的示例: ...
Pydantic: 功能:Pydantic是一个数据验证和设置管理库,它允许你定义数据模型,这些模型会自动验证输入数据的结构和类型。 特点:与Python的类型系统无缝集成,支持自动类型转换和详细的错误报告。 示例: python from pydantic import BaseModel, EmailStr, ValidationError class User(BaseModel): name: str age: int emai...
Pydantic’s BaseModel is equipped with a suite of methods that make it easy to create models from other objects, such as dictionaries and JSON. For example, if you want to instantiate an Employee object from a dictionary, you can use the .model_validate() class method: Python >>> new...