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...
如果您的 TOML 文档更复杂,则此方法可能无法很好地扩展。如果你想提供良好的错误消息,你还需要做更多的工作。更好的选择是使用pydantic,它利用类型注释在运行时进行数据验证。pydantic 的一个优点是它内置了精确且有用的错误消息。 还有一些工具可以利用 JSON 等格式的现有架构验证。例如,Taplo是一个 TOML 工具包,可...
5.1 使用pydantic增强数据验证 pydantic是一个强大的数据验证库 ,能够为数据类提供声明式的验证规则,确保数据的合法性和完整性。 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int email: str username: str full_name: str = None is_active: bool = True ...
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", ...
在前面随笔《基于SqlAlchemy+Pydantic+FastApi的Python开发框架》中介绍了框架总体的内容,其中主要的理念就是通过抽象接口的方式,实现代码的重用,提高开发效率。本篇随笔深入介绍一下FastApi的路由处理部分的内容,通过基类继承的方式,我们可以简化路由器(或者叫Web API 控制器)的基础接口函数的编写,直接重用基类即可。对于...
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 ...
1、Numpy 2、Pandas 3、Matplotlib 4、Seaborn 5、Pyecharts 6、wordcloud 7、Faker 8、PySimpleGUI ...