在 pydantic.validators.find_validators TypeError: issubclass() arg 1 must be a class

Question

您好，我正在阅读以下格式的 JSON

{
"1": {"id":1, "type": "a"}
2: {"id":2, "type": "b"}
"3": {"id":3, "type": "c"}
"5": {"id":4, "type": "d"}
}

如您所见，键是数字，但不是连续的

所以我有以下 BaseModel 到嵌套的字典

@validate_arguments
class ObjI(BaseModel):
    id: int
    type: str

问题是我如何验证字典中的所有项目都是 ObjI 而不使用

objIs = json.load(open(path))
assert type(objIs) == dict
    for objI in objIs.values():
        assert type(objI) == dict
        ObjI(**pair)

我试过了

@validate_arguments
class ObjIs(BaseModel):
    ObjIs:  Dict[Union[str, int], ObjI]

编辑

验证之前的错误是

在 pydantic.validators.find_validators 类型错误：issubclass() arg 1 必须是一个类

这可能吗？

谢谢

Answer 1

您可以将模型定义更改为以下内容（不需要 validate_arguments 装饰器）：

from pydantic import BaseModel
from typing import Dict

class ObjI(BaseModel):
    id: int
    type: str

class ObjIs(BaseModel):
    __root__: dict[int, ObjI]

现在可以使用 JSON 数据初始化模型，例如像这样：

import json
with open("/path/to/data") as file:
    data = json.load(file)

objis = ObjIs.parse_obj(data)

如果data 包含无效类型（或缺少字段），prase_obj() 将引发ValidationError。 例如，如果 data 看起来像这样：

data = {
    "1": {"id": "x", "type": "a"},
#                ^
#                wrong type
    2: {"id": 2, "type": "b"},
    "3": {"id": 3, "type": "c"},
    "4": {"id": 4, "type": "d"},
}

objs = ObjIs.parse_obj(data)

这会导致：

pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for ObjIs
__root__ -> 1 -> id
  value is not a valid integer (type=type_error.integer)

这告诉我们带有键1 的对象的id 的类型无效。

（您可以像 Python 中的任何其他异常一样捕获和处理 ValidationError。）