如何编写 Pydantic 模型以接受字典词典答案

【问题标题】：How to write a Pydantic model to accept a Dictionary of Dictionaries如何编写 Pydantic 模型以接受字典词典
【发布时间】：2021-03-07 12:15:22
【问题描述】：

以下代码修改from the Pydantic documentation 我想知道如何更改BarModel 和FooBarModel，以便他们接受分配给m1 的输入。我尝试过使用__root__ 和Dict[str, BarModel] 等语法，但一直找不到神奇的组合。

from pydantic import BaseModel

class BarModel(BaseModel):
    whatever: float
    foo: str

class FooBarModel(BaseModel):
    banana: str
    bar: BarModel

m = FooBarModel(banana='a', bar={'whatever': 12.3, 'foo':'hello'})
m1 = FooBarModel({
  'a':{'whatever': 12.3, 'foo':'hello'},
  'b':{'whatever': 12.4, 'foo':'bye'}
})

print(m.dict())   # returns a dictionary:
print(m1.dict())  # TypeError

最终解决方案将部署在 FastAPI 上下文中。

【问题讨论】：

已使用 __root__={} 语法完成上述工作，但仍无法将其应用于 FastAPI。这个错误看起来很相关github.com/tiangolo/fastapi/issues/911

标签： python fastapi pydantic

【解决方案1】：

如果您想要做的只是在另一个模型中拥有一个包含 BarModel 的字典，这可以回答您的问题：

from typing import Dict
from pydantic import BaseModel

class BarModel(BaseModel):
    whatever: float
    foo: str

class FooBarModel(BaseModel):
    dictionaries: Dict[str, BarModel]

m1 = FooBarModel(dictionaries={
    'a': {'whatever': 12.3, 'foo': 'hello'},
    'b': {'whatever': 12.4, 'foo': 'bye'}
}

print(m1.dict())

【讨论】：

这对我有用。我还意识到使用 root 我的原始数据可以在没有关键字参数的情况下传入。在 FastAPI 中如何导出 BarModel 仍然存在问题，但我正在慢慢解开这些碎片。再次感谢。

【解决方案2】：

你已经找到了你的魔法组合，你还没有意识到。

from pydantic import BaseModel
from typing import Dict

class BarModel(BaseModel):
    whatever: float
    foo: str

class FooBarModel(BaseModel):
    banana: str
    bar: Dict[str, BarModel]


m1 = FooBarModel(banana="a", bar={
  'a':{'whatever': 12.3, 'foo':'hello'},
  'b':{'whatever': 12.4, 'foo':'bye'}
})

assert m1.dict() == {'banana': 'a', 'bar': {'a': {'whatever': 12.3, 'foo': 'hello'}, 'b': {'whatever': 12.4, 'foo': 'bye'}}}

这运行没有任何错误。

注意我们还有banana，如果要丢弃，直接删除即可。

如果您想使用纯类型和一些静态分析器，您的示例将对此进行评估

from typing import Dict, Union
m = FooBarModel(banana='a', bar={'whatever': 12.3, 'foo':'hello'})


m: Dict[str, Union[str, Dict[str, Union[float, str]]]]

但你想要的其实是这个

from typing import Dict, Union

m1 = FooBarModel({
  'a':{'whatever': 12.3, 'foo':'hello'},
  'b':{'whatever': 12.4, 'foo':'bye'}
})

m1: Dict[str, Union[str, Dict[str, Dict[str, Union[float, str]]]]]

【讨论】：