TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #avgo
@BWEtradfi · Post #5332 · 29.04.2026 г., 21:04
Tradfin: *ALPHABET RAISES 2026 CAPEX GUIDANCE TO 180B-190B FROM 175B-185B #GOOGL • #AVGO Tradfin: Alphabet将2026年资本支出指引从1750亿-1850亿美元上调至1800亿-1900亿美元 ———————————— 2026-04-30 05:04:26
@BWEtradfi · Post #5452 · 07.05.2026 г., 18:09
Tradfin: *OPENAI’S AI CHIP DEAL WITH BROADCOM HITS $18 BILLION FINANCING SNAG - THE INFORMATION #AVGO • #MSFT Tradfin: OPENAI与BROADCOM的AI芯片交易遭遇180亿美元融资障碍 - THE INFORMATION ———————————— 2026-05-08 02:09:54
@kazakh_trader · Post #535 · 10.02.2021 г., 05:05
Начало поста выше Продолжая тему полупроводников, будет очень кстати вспомнить про похожие кейсы с нехваткой чипов в результате высокого спроса и сокращения предложения или так называемого «чиповый голод». Так, в 1988 году произошел такой случай, вызванный в основном ростом конкуренции между США и Японией вследствие заключение торгового пакта 1986 года. Данный пакт позволил тогда индустрии полупроводников США конкурировать с Японией. В рамках соглашения компаниям Японии было запрещено демпинговать цену. Один пункт в торговом соглашении призывал японских производителей прекратить продавать чипы по цене ниже их себестоимости - практика, известная как демпинг. Чтобы положить конец демпингу, министерство международной торговли и промышленности Японии тогда посоветовало японским компаниям ограничить производство, что приведет к исчерпанию избыточного предложения, удерживающего низкие цены. В результате, это привело к серьезному сокращению производства в Японии. Также, нехватка чипов в 1993 году была усугублена взрывом на заводе, производившей 60% мировых поставок смолы, используемой в чипах. С другой стороны, с 1993 по 1994 годы наблюдался последующий избыток микросхем, и компании потеряли стимул строить новые передовые заводы. Когда же вышли новые поколения микросхем, заводов по производству новых чипов банально не хватило. Вот такой вот парадокс получается, если определенные ключевые компании или целый сектор неверно оценивает динамику спроса и предложения. Очевидно, что текущая нехватка чипов вызвана наступлением пандемии и резко возросшим спросом со стороны конечных потребителей на электронные устройства и электрокары. Поэтому, ключевые компании США, Китая и других стран сейчас имеют возможность расширения своих мощностей для удовлетворения возросшего спроса, что сигнализирует о дальнейшем увеличении объема рынка. Поэтому, продолжаем следить за тикерами ключевых полупроводников #XSD#AMD#NVDA#INTC#AVGO#TXN и #AAPL. @kazakh_trader