了解json整体格式 这里有一段json格式的文件，存着全球陆地和海洋的每年异常气温(这里只选了一部分)：global_temperature.json { "description": {...0.2099", "1885": "-0.2220", "1886": "-0.2101", "1887": "-0.2559" } } 通过python读取后可以看到其实json...由于json存在层层嵌套的关系，示例里面的data其实也是dict类型，那么年份就是key，温度就是value ?...转换格式 现在要做的是把json里的年份和温度数据保存到csv文件里 提取key和value 这里我把它们转换分别转换成int和float类型，如果不做处理默认是str类型 year_str_lst...使用pandas写入csv import pandas as pd # 构建 dataframe year_series = pd.Series(year_int_lst,name='year') temperature_series
最近有粉丝问猫哥：“如何用 Pydantic 优雅地校验数据并提升开发效率？” 今天就带大家从入门到精通地全面了解这款库，助力你的 Python 项目更加高效稳定！...它不仅高效而且直观，让开发者轻松处理复杂的数据结构。 Pydantic 的主要功能： 数据校验：自动检查输入数据的类型和格式。 数据转换：自动将数据转换为正确的 Python 类型。...灵活的模型定义：基于 Python 的 dataclass 风格定义数据结构。 强大的错误提示：提供直观的错误信息，便于调试。 如何下载和安装 Pydantic？...: Optional[int] = None Q2: 如何捕获数据校验错误？...as e: print(e.json()) Q3: 如何使用默认值？
jsonable_encoder 在实际应用场景中，可能需要将数据类型（如：Pydantic 模型）转换为与 JSON 兼容的类型（如：字典、列表） 比如：需要将数据存储在数据库中 为此，FastAPI...数据的数据库 fake_db 例如，它不接收日期时间对象，因为这些对象与 JSON 不兼容 因此，必须将日期时间对象转换为包含 ISO 格式数据的 str 同样，这个数据库不会接收 Pydantic...模型（具有属性的对象），只会接收 dict 使用 jsonable_encoder 将数据转换成 dict 实际代码 #!...打印刚传进来的数据和类型 print(f"item is {item}\nitem type is {type(item)}") # 2、调用 jsonable_encoder 将 Pydantic...=True, debug=True) jsonable_encoder 将 Pydantic 模型转换为 dict，并将日期时间转换为 str 它将返回一个 Python 标准数据结构（比如：dict）
通过pydantic库，我们可以更为规范地定义和使用数据接口，这对于大型项目的开发将会更为友好。...因此，这里，我们仅针对pydantic库来介绍一下如何规范定义标准schema并使用。 2. pydantic库用法考察 1....基本使用方法 1. schema基本定义方法 pydantic库的数据定义方式是通过BaseModel类来进行定义的，所有基于pydantic的数据类型本质上都是一个BaseModel类，它最基本的使用方式如下...此外，pydantic在数据传输时会直接进行数据类型转换，因此，如果数据传输格式错误，但是可以通过转换变换为正确的数据类型是，数据传输也可以成功，例如： p = Person(name=123) print...高级数据结构考察 这里，我们给出一些较为复杂的数据类型的实现。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...正文 我们可以在我们不同的请求路径的返回参数使用响应模型。我们看一个简单的demo。...FastAPI 将使用此 response_model 来： 将输出数据转换为其声明的类型。 校验数据。 在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。...并在自动生成文档系统中使用。 但最重要的是： 会将输出数据限制在该模型定义内。...2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。 如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~
Docling是开源的一款多功能文档解析与转换工具，github的star数达到29.5k专门用于将各类文档转化为适合生成式AI使用的结构化格式 。...tab=readme-ov-file 特点 先进的PDF理解能力，包括页面布局分析、阅读顺序确定和表格结构识别 统一的DoclingDocument表示格式，提供富有表现力的文档数据结构 无缝集成LlamaIndex...： pydantic版本问题(这个好像是我的环境污染导致的) click和typer版本问题 建议大家隔离环境进行安装，执行如下命令 # 创建一个隔离环境 conda create -n docling...DocumentConverter() result = converter.convert(source) print(result.document.export_to_markdown()) 命令行界面操作： # 单个文件转Markdown...(默认) docling myfile.pdf # 转换为Markdown和JSON且不使用OCR docling myfile.pdf --to json --to md --no-ocr # 批量转换目录中的
换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。 虽然验证不是pydantic的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...基本模型使用 User这是一个模型，它有两个字段id，一个是整数，是必需的，name一个是字符串，不是必需的（它有一个默认值) from pydantic import BaseModel class...字符串 ‘123’ 已根据字段类型转换为 int. name初始化用户时未设置，因此它具有默认值. 那么如何知道初始化的时候，需要哪些必填字段？...模型配置 递归模型 可以使用模型本身作为注释中的类型来定义更复杂的分层数据结构。...parse_obj 的使用 from datetime import datetime from pydantic import BaseModel, ValidationError class User
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...PUT 也可以使用PATCH； 提取存储的数据； 把数据放入 Pydantic 模型； 生成不含输入模型默认值的 dict （使用 exclude_unset 参数）； 只更新用户设置过的值，不用模型中的默认值覆盖已存储过的值...为已存储的模型创建副本，用接收的数据更新其属性 （使用 update 参数）。 把模型副本转换为可存入数据库的形式（比如，使用 jsonable_encoder）。...这种方式与 Pydantic 模型的 .dict() 方法类似，但能确保把值转换为适配 JSON 的数据类型，例如， 把 datetime 转换为 str 。...2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。 如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...响应结果： { "detail": "Item not found" } 触发 HTTPException 时，可以用参数 detail 传递任何能转换为 JSON 的值，不仅限于 str。...还支持传递 dict、list 等数据结构。 FastAPI 能自动处理这些数据，并将之转换为 JSON。 添加自定义响应头 有些场景下要为 HTTP 错误添加自定义响应头。...触发 HTTPException 或请求无效数据时，这些处理器返回默认的 JSON 响应结果。 不过，也可以使用自定义处理器覆盖默认异常处理器。 后记 发现问题，解决问题。...2021，一起牛转钱坤，一起牛逼。 如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~
中使用 dataclasses 如果您不想使用pydantic 的 BaseModel 模块，您可以在标准数据类上获得相同的数据验证（在 python 3.7 中引入）。...您可以使用所有标准的 pydantic 字段类型，生成的数据类将与标准库 dataclass 装饰器创建的数据类相同。 可以通过 访问底层模型及其模式__pydantic_model__。...转储 Pydantic数据类没有.json()功能。...要将它们转储为 JSON，您需要使用pydantic_encoder以下内容： import dataclasses import json from typing import List from...pydantic.dataclasses import dataclass from pydantic.json import pydantic_encoder @dataclass class User
前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。...定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要是一个解析库，而不是验证库。...如果您不确定这意味着什么或它可能如何影响您的使用，您应该阅读下面有关数据转换的部分。 虽然验证不是 pydantic 的主要目的，但您可以使用此库进行自定义验证。...如果可能，字符串、字节或浮点数将强制转换为int，否则将引发异常。 name 从默认值推断为其为 str 类型，该字段不是必须的，因为它有默认值。...friends 使用Python的 typing 系统，需要一个整数列表，就像 id 字段一样，类整数的对象将会被转换为整数。
它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型，并使用这些模型对数据进行验证和转换。Pydantic 的一些主要特性：类型注解：Pydantic 使用类型注解来定义模型的字段类型。...你可以使用 ValidationError 异常来捕获验证错误。模型转换：Pydantic 提供了从各种数据格式（例如 JSON、字典）到模型实例的转换功能。...Pydantic 使用前需要先进行安装。...反之，也可以将处理过后的模型类对象转换成对应的字典或 JSON 数据进行存储或传输。模型类转换为字典使用 模型类.model_dump() 方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。...JSON使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。
Pydantic 前面已经说到Pydantic是世界上最广泛使用的Python的validation库，它基于typing包进行数据验证和序列化，采用Rust编写最快的内核验证代码，可以轻易生成JSON...model_dump_json()支持将类型转换为JSON字符串。...其他诸如Serialization、Validators等特性需要读者自行探索Pydantic官方文档[3]，本文所述已经足够日常基本使用。 3. AutoGen如何将其转换为tools参数呢？...Pydantic的子类，从而就可以通过Pydantic的model_dump转换为tools的dict行驶。...下一篇我们开始分析如何使用AutoGen进行规划分析。
简介 Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。...本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。 什么是 Pydantic？...安装 Pydantic Pydantic是Python的第三方库，我们可以直接使用pip命令进行安装，命令如下： pip install pydantic 定义 Pydantic 模型 要使用 Pydantic...Pydantic 将使用这些字段定义来验证输入数据。 使用 Pydantic 模型 一旦定义了 Pydantic 模型，我们就可以使用它来验证和解析数据。...我们可以将模型实例转换为字典，以便将其序列化为 JSON 数据： data = {"name": "Muller", "age": 30, "hobby": ['football', 'reading
介绍 使用 python 类型注释来进行数据校验和 settings 管理 pydantic 可以在代码运行时强制执行类型提示，并在数据校验无效时提供友好的错误提示 定义数据应该如何在规范的 python...（实例字段类型符合类定义的字段类型） 基础模型使用 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name...user.name, type(user.name)) # 输出结果 123 小菠萝测试笔记 id 属性传的是字符串 '123'，它会根据模型字段类型进行转换为...() 返回模型字段和值，json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.json(), type(user.json())) # 输出结果...() 以 JSON Schema 形式返回模型，json 字符串格式 user = User(id='123', name="test") print(user.schema_json(), type
使用 RequestValidationError 的请求体 9. 复用 FastAPI 异常处理器 10....return {"item" : items[item_id]} 触发 HTTPException 时，可以用参数 detail 传递任何能转换为 JSON 的值，不仅限于 str。...模型等数据结构 转换为 与 json 兼容的格式（dict, list 等） from datetime import datetime from typing import Optional from...= jsonable_encoder(item) fake_db[id] = json_data return fake_db 这个例子把 Pydantic model 转换为...dict, 把 datetime 转换为 str
简介 官网：https://pydantic-docs.helpmanual.io/ Pydantic就是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档(使用JSON模式)的库；...使用Python的类型提示来进行数据校验和settings管理； 可以在代码运行的时候提供类型提示，数据校验失败的时候提供友好的错误提示； 定义数据应该如何在纯规范的Python代码中保存...integer", "type": "type_error.integer" } ] 模型类的属性和方法 解析和转换 print(user.dict()) # 转换为字典 print(user.json...()) # 转换为json print(user.copy()) # 浅copy print(User.parse_obj(obj=external_data)) # 直接解析字典数据 print(User.parse_raw...()) # 错误json格式化 print("====="*6,'模型类的属性和方法','====='*6) print(user.dict()) # 转换为字典 print(user.json())
将 PDF 转换为结构化或机器可读的文本一直是一个大问题。如果我们能够将 PDF 文档转换为结构化数据会怎样？这就是 Gemini 2.0 发挥作用的地方。...在本教程中，您将学习如何使用 Gemini 2.0 直接从您的 PDF 文档中提取结构化信息，如发票号码、日期。...Vertex AI，请参阅这里[5]如何创建客户端 2....Gemini 2.0 目前支持三种定义 JSON 架构的方式： 一个单一的 Python 类型，就像你在 typing 注释[9] 中使用的那样。...该方法将： 将文件上传到 File API 使用 Gemini API 生成结构化响应 将响应转换为 Pydantic 模型并返回 def extract_structured_data(file_path
使用 JSON Schema (因为 OpenAPI 本身就是基于 JSON Schema 的)自动生成数据模型文档。 经过了缜密的研究后围绕这些标准而设计。并非狗尾续貂。...如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。...和你IDE/linter/brain适配: 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。...更快： 在 基准测试 中，Pydantic 比其他被测试的库都要快。 验证复杂结构: 使用分层的 Pydantic 模型, Python typing的 List 和 Dict 等等。...验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。 你可以拥有深度嵌套的 JSON 对象并对它们进行验证和注释。
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