标签: pydantic

我正在按照本教程进行调整，以适应我的需求，在本例中，执行一个 sql 模块，我需要在其中记录 webhook 从 gitlab 问题收集的数据。

对于数据库模块，我使用SQLAlchemy库和PostgreSQL作为数据库引擎。

所以，我想解决一些关于Pydantic库的使用的疑问，特别是这个例子

据我所知，Pydantic 是一个使用带有属性的类进行数据验证的库。

但我不太明白一些事情......Pydantic 的集成是绝对必要的吗？我理解使用 Pydantic 的目的，但我不明白使用 Pydantic 与 SQLAlchemy 模型的集成。

教程中，models.py有以下内容：

from sqlalchemy import Boolean, Column, ForeignKey, Integer, String
from sqlalchemy.orm import relationship

from .database import Base


class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    email = Column(String, unique=True, index=True)
    hashed_password = Column(String)
    is_active = Column(Boolean, default=True)

    items = relationship("Item", back_populates="owner")


class Item(Base):
    __tablename__ = "items"

    id = …

我使用 Pydantic 对 API 的请求和响应进行建模。

我定义了一个User类：

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
  name: str
  age: int

我的 API 返回一个我检索的用户列表requests并将其转换为字典：

users = [{"name": "user1", "age": 15}, {"name": "user2", "age": 28}]

如何将此字典转换为User实例列表？

我现在的解决方案是

user_list = []
for user in users:
  user_list.append(User(**user))

我用一些参数做了一个帖子，但其中一个返回“field required”和“value_error.missing”，但该字段在那里并且有一个值。查看 Postman 的输出。

在 schemas.py 中，字段定义如下：

class Message(BaseModel):
    title: str
    id: int
    datim: Optional[datetime]
    to_id: Optional[int]
    from_id: Optional[int]
    body: Optional[str]

    class Config:
        orm_mode = True

那么它为什么要抱怨“身体”呢？

我有以下 pydantic 模型。

class SubModel(BaseModel):
    columns: Mapping
    key: List[str]
    required: Optional[List[str]]

    class Config:
        anystr_strip_whitespace: True
        extra: Extra.allow
        allow_population_by_field_name: True


class MyModel(BaseModel):
    name: str
    config1: Optional[SubModel]
    config2: Optional[Mapping]
    class Config:
        anystr_strip_whitespace: True
        extra: Extra.allow
        allow_population_by_field_name: True

当我尝试dumps对此进行操作时，我得到了model is not JSON serializable

from io import BytesIO
from orjson import dumps
    
bucket = s3.Bucket(bucket_name)
bucket.upload(BytesIO(dumps(data)), key, ExtraArgs={'ContentType': 'application/json'})

错误 -

TypeError: Type is not JSON serializable: MyModel

data是一个普通的Python字典，其中有一个类型为item的项目MyModel。尝试使用.json()但得到dict has no attribute json。

我被困在这里了。有人能帮我吗。

在普通的 python 类中，我可以定义类属性，例如

class Example:
  x = 3
  def __init__(self):
    pass

如果我接着做Example.xor Example().x，我就得到了3。

当我继承 pydantic's 时BaseModel，我不知道如何定义类属性，因为定义它们的通常方法被 BaseModel 覆盖。

例如：

class Example(BaseModel):
  x = 3

print(Example.x)
--> type object 'Example' has no attribute 'x'

我希望能够定义类级别属性。正确的方法/语法是什么？

在更改某些属性后，是否有任何明显的方法可以验证 pydantic 模型？

假设我创建一个简单的模型和对象：

from pydantic import BaseModel

class A(BaseModel):
    b: int = 0

a=A()

然后编辑它，使其实际上无效：

a.b = "foobar"

我可以强制重新验证并期望ValidationError提高 a 吗？

我试过

A.validate(a)                      # no error
a.copy(update=dict(b='foobar'))    # no error

所做的工作是

A(**dict(a._iter()))

ValidationError: 1 validation error for A
b
  value is not a valid integer (type=type_error.integer)

但这并不是很简单，我需要使用所谓的私有方法_iter。

有干净的替代品吗？

抱歉，不精通Python。

我还没有找到该用例的文档。我如何获取请求正文，确保它是一个有效的 Json（任何有效的 json，包括数字、字符串、布尔值和空值，而不仅仅是对象和数组）并获取实际的 Json。使用 pydantic 强制 Json 具有特定的结构。

我正在尝试使用 Python 库创建一个动态模型pydantic。我的输入数据是常规的dict. 但是，（读取：其键）的内容dict可能会有所不同。
我想知道如何动态创建pydantic依赖于 的dict内容的模型？

我创建了一个带有两个不同dicts (inputs1和inputs2) 的玩具示例。我们假设嵌套dict调用strategy可能不同。基于strategy/name我事先知道哪些字段将存在于strategy. 我需要pydantic基于创建模型strategy/name。

from pydantic import BaseModel

inputs1 = {
    "universe": {"name": "test_universe", "ccy": "USD"},
    "price_src": "csv",
    "strategy": {"name": "test_strat1"},
}
inputs2 = {
    "universe": {"name": "test_universe", "ccy": "USD"},
    "price_src": "csv",
    "strategy": {"name": "test_strat2", "periods": 10},
}


class Universe(BaseModel):
    name: str
    ccy: str = "EUR" …

对于如下 Pydantic 类，我想foo通过应用replace操作来转换字段：

from typing import List
from pydantic import BaseModel

class MyModel(BaseModel):
    foo: List[str]

my_object = MyModel(foo="hello-there")
my_object.foo = [s.replace("-", "_") for s in my_object.foo]

创建对象时，如何replace在类中正确执行操作？如果没有 Pydantic，我会简单地在其中执行此操作__init(self, foo)，但由于 Pydantic 创建了自己的__init__实现，我不确定如何准确地进行。

我正在尝试将 MongoDB 数据解析为 pydantic 模式，但无法读取其_id字段，该字段似乎从模式中消失了。
该问题肯定与对象属性前面的下划线有关。我无法更改_id字段名称，因为这意味着根本不解析该字段。
请在下面找到我使用的代码（为了简化而使用int而不是）ObjectId

from pydantic import BaseModel

class User_1(BaseModel):
    _id: int

data_1 = {"_id": 1}

parsed_1 = User_1(**data_1)
print(parsed_1.schema())

class User_2(BaseModel):
    id: int

data_2 = {"id": 1}

parsed_2 = User_2(**data_2)
print(parsed_2.schema())

User_1解析成功，因为它的_id字段是必需的，但之后无法读取。 User_2在上面的示例中，如果附加到 Mongo 则失败，但 Mongo 不提供任何id字段，但_id。

上面代码的输出如下：

User_1  {'title': 'User_1', 'type': 'object', 'properties': {}}
User_2  {'title': 'User_2', 'type': 'object', 'properties': {'id': {'title': 'Id', 'type': 'integer'}}, 'required': ['id']}