数据类：要求在模型字段分组中至少设置一个值

Question

如何要求将数据类的一组字段中的至少一个字段设置为真值？这是否需要自定义根验证器方法，因为它需要一次查看多个字段？例如，考虑以下数据类：

@dataclass
class MyModel:
    field1: Optional[str]: None
    field2: Optional[str]: None
    field3: Optional[str]: None

如何要求将这三个字段（field1、field2 或 field3）中的至少一个设置为非空字符串？是否有一些内置的方法来指定至少一个字段必须是 non-nil/empty（除了自定义根验证器）？

Answer 1

您可以使用根验证器或将验证器添加到 field3 并检查前面的字段（field1 和 field2）以检查其中之一是否已设置。

与 root_validator:

from typing import Optional

from pydantic import root_validator
from pydantic.dataclasses import dataclass


@dataclass
class MyModel:
    field1: Optional[str] = None
    field2: Optional[str] = None
    field3: Optional[str] = None

    @root_validator
    def any_of(cls, v):
        if not any(v.values()):
            raise ValueError('one of field1, field2 or field3 must have a value')
        return v


print(MyModel(field1='hello'))
print(MyModel(field2='goodbye'))
print(MyModel())

Answer 2

您可以定义一个 __post_init__ 方法，如果所有字段都是 None:

则引发错误

@dataclass
class MyModel:
    field1: Optional[str] = None
    field2: Optional[str] = None
    field3: Optional[str] = None

    def __post_init__(self):
        if self.field1 is None and self.field2 is None and self.field3 is None:
            raise TypeError("Value needed for at least one field")

数据类：要求在模型字段分组中至少设置一个值

Dataclasses: Require at least one value to be set in grouping of model fields

python

python-3.7

python-dataclasses

python-typing

pydantic