If就是if条件语句，嵌套的意思可以理解为在生活当中有种玩具叫做俄罗斯套娃，这个套娃呢就是大的套娃里面有小的娃，小娃里面有更小的娃，就这样一层一层的套下去。...在编程语言当中，if嵌套指代的意思是一个大的if条件语句里面又包含了一个小的if....也是出于条件1的缩进关系内部，也就是说条件2的if从属于条件1的if成立之后要执行的代码 二、实例： 坐公交 If嵌套在什么样的场景中需要使用呢?...1不成立执行的的代码，如果条件1是True就进入到整个红色的代码块中，进行条件2的判断，如果条件2是False就执行条件2不成立执行的代码，如果条件2是True那就直接执行条件2成立执行的代码。...已上是关于Python中的If嵌套语法、实例、执行流程，其实还是很简单的，关于if的流程语句都是属于Python入门教程的知识点，下一篇文章来更加巩固的利用所学if知识做一个应用猜拳游戏。
schema嵌套 schema可以嵌套使用以表示对象间的关系(如外键关系)。...例如下例中Blog有一个用User对象表示的author属性： import datetime as dt class User(object): def __init__(self, name...，必须设置many=True，如collaborators = fields.Nested(UserSchema, many=True) 指定嵌套对象的序列化字段 设置only参数显式地指定对嵌套对象的哪些属性进行序列化...对于两个互相嵌套的对象，可以使用类名引用嵌套的schema，即便是引用时该schema还没有被定义。...在下面的例子中，Author和Book对象是一对多的关系： class AuthorSchema(Schema): # 必须使用only或exclude参数避免无限递归 books =
另外如果 JSON 数据里面有各种各样的脏数据，你需要在初始化时验证这些字段是否合法，另外 User 这个对象里面 name、age 的数据类型不同，如何针对不同的数据类型进行针对性的类型转换，这个你有更好的实现方案吗...可以看到，这里也返回了数据验证的结果，对于不符合条件的字段，一一进行说明。...对于序列化和反序列化字段，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚！...对于嵌套属性，marshmallow 当然也不在话下，这也是让我觉得 marshmallow 非常好用的地方，例如： from datetime import date from marshmallow...以上介绍的内容基本算在日常的使用中是够用了，当然以上都是一些基本的示例，对于更多功能，可以参考 marchmallow 的官方文档：https://marshmallow.readthedocs.io/
创建schema实例时如果传递了many=True，表示需要接收输入数据集合，装饰器注册预处理和后处理方法时需要传递参数pass_many=True。...=True).data # [, ] 在预处理和后处理方法中抛出异常 字段验证产生的错误字典的...如果不想存储在_schema键中，可以指定新的键名传递给ValidationError的第二个参数： from marshmallow import Schema, fields, ValidationError...装饰器可以为Schema注册一个schema级别的验证函数，其异常信息保存在错误字典的_schema键中： from marshmallow import Schema, fields, validates_schema...下面的代码通过自定义class Meta选项实现了预处理和后处理的many参数这一节中例子的功能。
monty@python.org", "created_at": "2014-08-17T14:54:16.049594+00:00"}' Filtering output 使用only参数指定要序列化输出的字段...load方法默认返回一个fields字段和反序列化值对应的字典对象： from pprint import pprint user_data = { 'created_at': '2014-08...验证集合时，错误字典将基于无效字段的索引作为键： class BandMemberSchema(Schema): name = fields.String(required=True)...如果是抛出异常，其信息将保存在错误字典中： from marshmallow import Schema, fields, ValidationError def validate_quantity(...给error_messages参数传递一个dict对象可以自定义必要字段的错误信息： class UserSchema(Schema): name = fields.String(required
数据验证的目标是在数据进入系统或被处理之前，确保其符合预期的格式和规则。以下是数据验证的一些主要应用场景：用户输入：在Web或桌面应用程序中，用户提供的数据可能是无效或恶意的。...特性灵活的规则定义：支持嵌套和复杂结构。轻量级：适用于小型项目或嵌入到更大的系统中。可扩展性：支持自定义验证规则。...灵活的字段定义：支持嵌套和复杂字段。自定义验证：支持用户定义的验证规则。...Cerberus小型项目或需要快速验证的轻量级应用。Marshmallow数据序列化与复杂验证规则场景，如处理嵌套JSON。实践中的建议明确需求：根据项目需求选择适合的库，避免过度设计。...从轻量级的Cerberus到功能丰富的Marshmallow，再到现代化的Pydantic，各有其适用场景。通过合理选型和实践，开发者可以有效提升数据质量和系统的可靠性。
前言 Marshmallow 是一个用于将 ORM 对象与 Python 原生数据类型之间转换的库。...ValidationError 的话，返回信息会记录抛出的异常： from marshmallow import Schema, fields, ValidationError def validate_quantity...[%s] 字段不能为空' % field_name, 'validator_failed': '[%s] 字段值不合法' % field_name } many 参数：同 fields.Nested...'components': fields.Nested(Component, required=True, many=True,...参考文献 渣翻marshmallow文档
python中marshmallow库如何使用 概念 1、是专门用来支持 Python 对象和原生数据相互转换的库，如实现 object -> dict，objects -> list, string...-> dict, string -> list 等的转换功能。...2、提供了非常丰富的数据类型转换和校验 API，帮助我们快速实现数据的转换。...实例 调用 Schema 的 load 事件： schema = UserSchema() users = schema.load(data, many=True) print(users) 输出结果：...[User(name='Germey', age=23), User(name='Mike', age=20)] 以上就是python中marshmallow库的使用，希望对大家有所帮助。
Find(&docs) return docs, err } 上面的结构体虽然定义了嵌套结构体（OnlyOfficeAttach 里面嵌套User等），可惜最后出来的结果不是嵌套结构体，是一一排列的。...如果要实现查询返回结果到嵌套结构体里，就得建表的时候，表结构体里嵌套其他表（结构体），那样，用preload预加载，可以得到嵌套结构体的结果。...:UserName"` // 3.可以改变引用references:MemberNumber // 4.用preload来查询关联，preload中的名字必须是主表中的字段名，不是从表名 // 5....必须是gorm建立的表才能这样用，beego orm建立的表无效 // 注释：Has Many一对多的外键、引用 // 1.默认外键是 模型的类型（type）加上其 主键（ID） 生成 ，如：UserID.../ 2.可以改变外键`gorm:"foreignKey:UserName"` // 3.可以改变引用references:MemberNumber // 4.用preload来查询关联，preload中的名字必须是主表中的字段名
python marshmallow如何提供默认值 说明 1、对于序列化和反序列化字段，marshmallow 还提供了默认值，而且区分得非常清楚。...如 missing 则是在反序列化时自动填充的数据，default 则是在序列化时自动填充的数据。 2、在没有真实值的情况下，序列化和反序列化都是用了默认值。...实例 from marshmallow import Schema, fields import datetime as dt import uuid class UserSchema(Schema...default=dt.datetime(2017, 9, 29)) print(UserSchema().load({})) print(UserSchema().dump({})) 以上就是python marshmallow...提供默认值的方法，希望对大家有所帮助。
创建Field类的子类 创建继承自marshmallow.fields.Field类的子类并实现_serialize和/或_deserialize方法： from marshmallow import...fields.DateTime() titlename = TitleCased(attribute="name") Method Fields fields.Method将序列化schema中某个方法的返回值...fields.Method和fields.Function都接收一个可选的deserialize参数，该参数定义了如何反序列化字段： class UserSchema(Schema): # Method...data, errors = schema.dump(user) data['is_author'] # => True data['likes_bikes'] # => True 自定义错误信息 字段验证产生的错误信息可以在类级别或实例级别配置...', } 在Field类实例化时，给error_messages参数传参(dict对象)： from marshmallow import Schema, fields class UserSchema
我们的需求是做一个恋爱交友的应用，那么它主要功能模块就应该有 登录注册 这里使用用户手机号进行登录注册 用户列表 用户登录后，可以查看当前热门推荐的用户 联系人列表 联系过的用户，会出现在联系人列表中...关于 sql表结构会在后面的项目地址中给出。 0x02 数据库 我这里使用的是腾讯云的数据库，当然使用本地的数据库也是可以的。 各表的字段如下图 ? 注意这些表我都没有加外键约束。...使用命令 (venv) ➜ pip install -r requirements.txt 还原虚拟环境中的依赖。...0x04 总结 本篇是基于Flask开发企业级API应用的第一篇，主要是对项目开发前期的准备工作，包括项目设计、数据库设计以及项目结构搭建，当然实际工作中可能还会先出 API文档，让前端的同学可以先动起来...，但我这里因为已经是在写文档了，所以 API文档就省略了。
如果我们修改参数或 Marshmallow 的 schema，却忘了还修改 YAML 文档字符串，生成的模式将被废弃。 APISpec 和 Marshmallow 的作者是同一个开发者。...由于这一点，一些设计决策，比如获得的验证，序列化和自动模式生成，它需要在很多地方加装饰器。因此，它变得相当冗长。 对于嵌套模式它不能处理的非常好。...因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。 启发 FastAPI 地方 使用 Python 类型提示可以提供很大的编辑器支持。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证，对编辑器支持更加友好，在 Pydantic 之前，这是不可行的。...它可与 Marshmallow 媲美。尽管在基准测试中它比Marshmallow 更快。并且由于它基于相同的Python类型提示，因此对编辑器的支持非常棒。
Marshmallow 一个由 API 系统所需的主要功能是数据的序列化，就是把数据从编程语言中的对象转称成可以在网络上传输的对象，比如数据库中的数据转换为 JSON 对象。...将 Python 中的datetime 对象转为字符串，等等。 另外一个功能就是数据的验证，确保传入的参数是有效的，例如，有些字段是一个 int，类型而不是字符串，这在检测输入数据是非常有用的。...由于这一点，一些设计决策，比如获得的验证，序列化和自动模式生成，它需要在很多地方加装饰器。因此，它变得相当冗长。 对于嵌套模式它不能处理的非常好。...启发 FastAPI 地方 使用模型字段的默认值为数据类型定义额外的验证，对编辑器支持更加友好，在 Pydantic 之前，这是不可行的。...它可与 Marshmallow 媲美。尽管在基准测试中它比Marshmallow 更快。并且由于它基于相同的Python类型提示，因此对编辑器的支持非常棒。
在开发一个应用的过程中，数据模型的改动非常频繁，如果是纯手动去维护数据库的数据结构，是一件非常低效的事情。这里介绍一种高效方法，首先安装如下Flask扩展包。...(venv)$ pip install flask-marshmallow (venv)$ pip install marshmallow-sqlalchemy 继续打开api.py文件添加相关程序，具体需要新添加的程序是如下方这样...我们将获取数据库中的所有作者信息，将其转储到AuthorSchema中，并以JSON形式返回结果。...首先在作者数据模型程序中，添加创建作者信息的方法。...模式中，然后调用我们在Author类中创建的create方法，该方法将返回已创建的带有201状态码的对象。
, onwheel 事件导致组件内对应方法未执行的问题 TreeSelect：修复未支持 treeProps.keys.children 字段配置的问题 Menu：修复 expandType=popup...，可参考案例 tdesign-vue-next-nuxt-starter Tabs：添加拖拽功能 Anchor：增加 demo 演示功能 Bug Fixes Table：修复在 ssr 环境中的兼容...不生效的问题 Form：修复 number 规则校验不生效的问题 Form：修复组件实例方法 setValidateMessage 缺失的问题 Form：修复 FormItem 的 showErrorMessage...属性失效的问题 Form：修复触发方式 blur 不生效的问题 Form：修复传入的字段值为 undefined 的时候不会更新双向绑定值 Switch：修复 disabled 状态下仍然可以点击...性能优化，减少隐藏元素，使用更流畅 Table：重构表格嵌套关系 Input：重构输入框嵌套关系 Menu：重构导航菜单嵌套关系 Dropdown：重构下拉菜单嵌套关系 2.
关联Belongs To属于belongs to 关联建立一个和另一个模型的一对一连接，使得模型声明每个实例都「属于」另一个模型的一个实例 。...此关联表示模型的每个实例包含或拥有另一个模型的一个实例。例如，如果你的应用程序包含用户和信用卡，并且每个用户只能有一张信用卡。...到 CreditCardID 字段中。...// 像上面的例子，如果字段名和变量类型名一样，它就可以省略， 像：db.Model(&user).Related(&card)Has Many一对多has many 关联就是创建和另一个模型的一对多关系...当你分配信用卡给一个用户， GORM 将保存用户 ID 到信用卡表的 UserID 字段中。
这种模型的每一个实例都“属于”另一个模型的一个实例。 例如，您的应用包含 user 和 company，并且每个 user 能且只能被分配给一个 company。下面的类型就表示这种关系。...正如上面的例子，我们使用主表Company中的主键字段ID作为外键的参考值。...这种关联表明一个模型的每个实例都包含或拥有另一个模型的一个实例。 例如，您的应用包含 user 和 credit card 模型，且每个 user 只能有一张 credit card。...为 has one 和 has many 提供了多态关联支持，它会将拥有者实体的表名、主键值都保存到多态类型的字段中。...提供了多态关联支持，它会将拥有者实体的表名、主键都保存到多态类型的字段中。
前面我们的所有程序，都是写在一个文件中的，这显然是不合理的。这次内容中，我们将使用 Flask 的 Blueprint 功能，完成项目结构的改进和优化。...项目结构 以下面是最终完成的项目结构。在结构调整过程中，我重构了 author 接口、新增了 books 接口、加了日志、配置文件等相关内容。...完成上述程序的编写之后，紧接着来完成我们在入口程序中定义的 create_app 函数。 Flask App 核心程序 打开 app 目录下的init.py 文件，编写如下程序。...books 的 models 程序，完整程序如下： from app import db from marshmallow_sqlalchemy import ModelSchema from marshmallow...',methods=['GET']) def get_book_list(): fetched = Book.query.all() book_schema = BookSchema(many
Golang 使用 inline 处理 JSON/YAML 内联字段的2点注意事项 建议点击 查看原文 查看最新内容。...从某种角度来说， 平板型 可以被认为是一种 特殊 的 嵌套型， 被嵌套对象是 基础类型 嵌套对象是 具名嵌套 以上说的这两种情况是最常用的。 3....需要 特别强调 的是： 需要使用 tag inline 关键字， 但需要省略 字段映射名字。所以 inline 前面有一个 , json:",inline" 字段 必须 是 匿名嵌套 的。...NOTE: 如果使用具名嵌套则，即使使用了 inline 也无效。也是这种习惯造成我错误记忆的。...3.1 应用场景 我能想到最直观的，就是 k8s yaml 声明文件中的 api信息 type Deployment struct { metav1.TypeMeta `json:",inline"`
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