用 pydantic 指定嵌套字典的最佳方法？

Question

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我正在尝试 validate/parse 使用 pydantic 的一些数据。

我想指定字典可以有键daytime，也可以没有。如果是这样，我希望 daytime 的值包括 sunrise 和 sunset。

例如这些应该被允许：

{
   'type': 'solar',
   'daytime': {
      'sunrise': 4, # 4am
      'sunset': 18 # 6pm
   }
}

和

{
   'type': 'wind'
   # daytime key is omitted
}

和

{
   'type': 'wind',
   'daytime': None
}

但我想验证失败

{
   'type': 'solar',
   'daytime': {
      'sunrise': 4
   }
}

因为它有 daytime 值，但没有日落值。

MWE

我有一些代码可以执行此操作。如果我运行这个脚本，它执行成功。

from pydantic import BaseModel, ValidationError
from typing import List, Optional, Dict

class DayTime(BaseModel):
    sunrise: int
    sunset: int
    
class Plant(BaseModel):
    daytime: Optional[DayTime] = None
    type: str

p = Plant.parse_obj({'type': 'wind'})
p = Plant.parse_obj({'type': 'wind', 'daytime': None})
p = Plant.parse_obj({
    'type': 'solar', 
    'daytime': {
        'sunrise': 5, 
        'sunset': 18
    }})
    
try:
    p = Plant.parse_obj({
        'type': 'solar', 
        'daytime': {
            'sunrise': 5
        }})
except ValidationError:
    pass
else:
    raise AssertionError("Should have failed")

问题

我想知道的是， 这是你应该如何将 pydantic 用于嵌套数据？

我有很多层嵌套，这看起来有点冗长。

有没有办法做一些更简洁的事情，比如：

class Plant(BaseModel):
    daytime: Optional[Dict[('sunrise', 'sunset'), int]] = None
    type: str

Answer 1

Pydantic create_model 功能正是您所需要的：

from pydantic import BaseModel, create_model

class Plant(BaseModel):
    daytime: Optional[create_model('DayTime', sunrise=(int, ...), sunset=(int, ...))] = None
    type: str

用 pydantic 指定嵌套字典的最佳方法？

Best way to specify nested dict with pydantic?

python

validation

nested

fastapi

pydantic

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