2.2.5 其他转集合类型 1.数字类型是非容器类型,不能转换为集合 2.字符串转集合时,结果是无序的 3.列表转集合时,结果是无序的 4.元组转集合时,结果是无序的 5.字典转集合时,只保字典中的键,结果是无序的 a = '123' # str res = set(a) print(res, type(res)) # {'3', '2', '1'} <cla...
process_number(n) 在这个示例中,定义了一个装饰器positive_integer_check,该装饰器检查函数的参数是否为正整数。如果 n 满足条件,则调用被装饰的函数,否则抛出 ValueError 异常。 七、结合类型提示和 Pydantic 7. 使用类型提示和 Pydantic 进行检查: Pydantic 是一个数据验证库,可以用来定义数据模型并进行验证。结合...
str.isdigit(): 检查字符串是否只包含数字字符。 str.isalpha(): 检查字符串是否只包含字母字符。 str.isalnum(): 检查字符串是否只包含字母和数字字符。 str.upper(): 将字符串转换为大写。 str.lower(): 将字符串转换为小写。 str.strip(): 去除字符串两端的空白字符。 以下是一些示例: value = "12345"...
Pydantic 的数据验证是自动进行的,当创建模型实例时,输入数据会自动根据定义的类型进行验证和转换。如果验证失败,Pydantic 会抛出详细的 ValidationError 异常。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, ValidationError class UserRegistration(BaseModel): username: str email: EmailStr age: int try: # 尝试创建无...
from pydantic import BaseModel, Field class User(BaseModel): id: int name: str email: str age: int = Field(..., gt=0, description="年龄必须为正整数") is_active: bool = True # 测试 data = { "id": 1, "name": "Alice", ...
pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 2 validation errors for func_add 0 Input should be a valid integer, got a number with a fractional part [type=int_from_float, input_value=0.4, input_type=float] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.9/v/int_from_float ...
```python from pydantic import field_validator, BaseModel class Model(BaseModel): first_name: str = "Samuel" @field_validator('first_name') def must_be_title_case(cls, v: str) -> str: if v != v.title(): raise ValueError("must be title cased") return v ``` ...
) except Exception as e: print("❌ Found problems:", str(e))# Try it out!print("Let's register some users!")register_new_user()Pydantic 为我解决的问题：不再需要编写大量的 if 语句来检查数据 出现错误时清除错误消息 自动将数据转换为正确的类型 轻松验证复杂数据结构 现在让我们用 Ruff...
str(e):以人类可读的方式返回错误 简单栗子 # 一定要导入 ValidationError from pydantic import BaseModel, ValidationError class Person(BaseModel): id: int name: str try: # id是个int类型,如果不是int或者不能转换int会报错 p = Person(id="ss", name="hallen") ...
最后,如果你既不使用 namedtuple 也不使用数据类,你可能需要考虑直接使用 Pydantic。 Proper Logging 而不是 print 这不是标准库的最新添加,但值得使用 - 你应该使用正确的日志记录而不是打印语句, 如果你在本地调试问题,则可以使用 print,但对于任何无需用户干预即可运行的生产就绪程序,正确的日志记录是必须的。