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 username: str # 必传项, 可以为int 可以str类型int gender: str # 必传值, 此处为自定义校验 active: bool = False # bool ...
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(...
Pydantic 可以自动生成 API 文档。通过使用 schema() 方法, from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError, field_validator class User(BaseModel): id: int = Field(default=0, lt=100, gt=0) username: str email: str @field_validator('username') def name_must_alpha(cls, v): assert v....
@validator def validate_all(cls,v,values,**kwargs): 我从一些公共领域的父模型继承了我的 pydantic 模型。值仅显示父类字段,但不显示我的子类字段。例如 class Parent(BaseModel): name: str comments: str class Customer(Parent): address: str phone: str @validator def validate_all(cls,v,values,...
# 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 会自动验证嵌套模型的数据。 默认值与可选字段 Pydantic 还支持为字段设置默认值和可选字段。 以下是一个示例: fromtypingimportOptional classUser(BaseModel): id:int name:str email:str age:Optional[int]=None# 可选字段,默认值为 None
pydantic库允许开发者定义自定义序列化器和反序列化器,以实现特定的数据格式转换。 例如,定义一个自定义序列化器来将数据转换为XML格式: frompydanticimportBaseModel,root_validatorclassUser(BaseModel):username:stremail:str@root_validatordefto_xml(cls,values):xml_str=f"<user><username>{values['username']...
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 ...