TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #397 · 12 ное.

Использование Pydantic сегодня стало нормой, и это правильно. Но иногда на ревью вижу, что используют его не всегда корректно. Например, метод BaseModel.model_dump() по умолчанию не преобразует стандартные типы, такие как datetime, UUID или Decimal, в простой сериализуемый для JSON вид. Тогда пишут кастмоный сериализатор для этих типов чтобы функция json.dump() не падала с ошибкой. import uuid from datetime import datetime from decimal import Decimal from uuid import UUID from pydantic import BaseModel class MyModel(BaseModel): id: UUID date: datetime value: Decimal obj = MyModel( id=uuid.uuid4(), date=datetime.now(), value='1.23' ) print(obj.model_dump()) # не подходит для json.dump # { # 'id': UUID('4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1'), # 'date': datetime.datetime(2025, 12, 12, 12, 12, 12, 111111), # 'value': Decimal('1.23') # } # добавляем свой кастомный сериализатор json.dumps(obj.model_dump(), cls=MySerializer) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2025-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } В данном случае класс MySerializer обрабатывает datetime, UUID и Decimal. Например так: class MySerializer(json.JSONEncoder): def default(self, o): if isinstance(o, Decimal): return str(o) elif isinstance(o, datetime): return o.isoformat() elif isinstance(o, UUID): return str(o) return super().default(o) Специально для тех, кто всё еще так делает - в этом нет необходимости! Pydantic может это сделать сам, просто нужно добавить параметр mode="json". json.dumps(obj.model_dump(mode="json")) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2012-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } #pydantic#libs

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #audiollm

当前筛选 #audiollm清除筛选

🎙Vikhr Borealis ● Speech-to-Text ●Транскрипция русской речи в текст ● Portable by NerualDreming Ссылка на оригинальный релиз: https://huggingface.co/Vikhrmodels/Borealis Репакер:#NerualDreming Дата обновления: 25 сентября 2025 Версия: 1.0 Категории:#stt, #speechtotext, #audiollm Платформа:#Windows Место на диске: 20 ГБ Системные требования: NVIDIA GPU с не менее 6 ГБ VRAM Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта Borealis - это первая audio llm c ASR для русского языка от команды Vikhr. Важным отличием от других моделей является поддержка пунктуации в распознанных аудио. По замерам команды Vikhr, Borealis показывает меньшее количество ошибок и лучше соблюдает пунктуацию по сравнению с Whisper. В этой портативной сборке я сделал удобную оболочку, в которую можно загрузить как аудио, так и видео и легко превратить речь в текст. Давайте поддержим отечественного производителя! 😬 Основные возможности Vikhr Borealis: 🟣 Распознавание речи в текст для русского языка 🟣 Корректная расстановка знаков препинания 🟣 Более низкое количество ошибок по сравнению с аналогами 🟣 Возможность обработки как аудио, так и видео файлов 🟣 Удобный и простой в использовании интерфейс 💿Установка и запуск: ⁍ Скачайте Установщик или готовое Окружение. ⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути). ⁍ Если скачали установщик, запустите файл install.bat и дождитесь окончания установки. ⁍ Для запуска программы используйте файл run_demo.bat. ⁍ Интерфейс приложения автоматически откроется в вашем браузере. ➡️Скачать Vikhr Borealis Portable (Установщик) - сам скачает и установит все необходимые компоненты. ➡️Скачать Vikhr Borealis Portable (Готовое окружение) - архив со всеми компонентами - скачает модели после запуска. 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.