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 be a valid integer, unable to parse string as an integer [type=int_parsing, input_value='b', input...
from pydantic import BaseModel, validator class CurrencyConverter(BaseModel): amount: str @validator("amount", pre=True) def string_to_float(cls, v): return float(v.strip("$")) # 自动转换 "$100.5" → 100.5 print(CurrencyConverter(amount="$100.5").amount) pre验证器特性: 在类型转换前执行...
使用validator装饰器可以实现自定义验证和对象之间的复杂关系。 from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class UserModel(BaseModel): name: str username: str password1: str password2: str @validator('name') def name_must_contain_space(cls, v): if ' ' not in v: raise ValueError(...
通过@validator修饰器实现复杂规则: from pydantic import BaseModel, validator class Product(BaseModel): name: str price: float quantity: int @validator("price") def price_must_be_positive(cls, value): if value <= 0: raise ValueError("价格必须为正数") return value @validator("quantity") def ...
# 导入 validator from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class Model(BaseModel): foo: str # 验证器 @validator('foo') def name_must_contain_space(cls, v): if v != 'bar': # 自定义错误信息 raise ValueError('value must be bar') ...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过 EmailStr 类来直接验证邮件正确性，但该类依赖一个第三方模块，在使用前需要使用 pip install email-validator 进行安装后才可以使用。from typing import Optionalfrom pydantic import BaseModel, EmailStr...
我正在使用 pydantic BaseModel 和这样的验证器: from datetime import date from typing import List, Optional from pydantic import BaseModel, BaseConfig, validator class Model(BaseModel): class Config(BaseConfig): allow_population_by_alias = True fields = { "some_date": { "alias": "some_list" ...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合 typing 模块,进行默认值,可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过 EmailStr 类来直接验证邮件正确性,但该类依赖一个第三方模块,在使用前需要使用 pip install email-validator 进行安装后才可以使用。 from typing import Optional ...
name: The employee’s name, which Pydantic expects to be a string. email: Pydantic will ensure that each employee email is valid by using Python’s email-validator library under the hood. date_of_birth: Each employee’s date of birth must be a valid date, as annotated by date from Pyth...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合typing模块,进行默认值,可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过EmailStr类来直接验证邮件正确性,但该类依赖一个第三方模块,在使用前需要使用pip install email-validator进行安装后才可以使用。 fromtypingimportOptionalfrompydanticimportBaseModel,EmailStrclassUser(BaseModel)...