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

Hashtags

#pydantic #libs

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #btcdown

当前筛选 #btcdown清除筛选

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9607 · 27.12.2023 г., 09:55

Најди слично Погледај

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 27.12.2023 03:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BAR | 2.504 | PP: 14% | LP: 94% #LEVER | 0.002549 | PP: 14% | LP: 95% #CREAM | 19.36 | PP: 11% | LP: 92% #BNX | 0.3361 | PP: 11% | LP: 100% #ARK | 0.9431 | PP: 8% | LP: 98% #AEUR | 1.102 | PP: 7% | LP: 97% #BLUR | 0.496 | PP: 7% | LP: 98% #BEAMX | 0.018975 | PP: 6% | LP: 99% #BTCDOWN | 0.002808 | PP: 6% | LP: 100% #ASTR | 0.1273 | PP: 1% | LP: 99% #BSW | 0.1718 | PP: 1% | LP: 100% #CLV | 0.06946 | PP: 1% | LP: 100% #COS | 0.00882 | PP: 1% | LP: 100% #CKB | 0.003967 | PP: 0% | LP: 100% #COMBO | 0.898 | PP: 0% | LP: 100% #COMP | 60.17 | PP: 0% | LP: 100% #COTI | 0.07523 | PP: 0% | LP: 100% ——————————————————————— Total Predictions: 364 PP > 50%: 0 LP > 50%: 20 PP > 60%: 0 LP > 60%: 18 PP > 70%: 0 LP > 70%: 18 PP > 80%: 0 LP > 80%: 18 PP > 90%: 0 LP > 90%: 17 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability

Hashtags

#bar #lever #cream #bnx #ark #aeur #blur #beamx #btcdown #astr #bsw #clv #cos #ckb #combo #comp #coti

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9786 · 26.01.2024 г., 02:03

Најди слично Погледај

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 26.01.2024 02:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #PORTO | 2.478 | PP: 51% | LP: 93% #PROM | 8.059 | PP: 49% | LP: 91% #LAZIO | 2.576 | PP: 46% | LP: 90% #DUSK | 0.2487 | PP: 46% | LP: 94% #PENDLE | 2.4848 | PP: 43% | LP: 93% #OM | 0.09924 | PP: 42% | LP: 90% #CVP | 0.3888 | PP: 36% | LP: 93% #SYN | 0.8595 | PP: 36% | LP: 95% #CHZ | 0.11037 | PP: 34% | LP: 93% #TRX | 0.11277 | PP: 33% | LP: 93% #POND | 0.01638 | PP: 31% | LP: 94% #CHR | 0.2542 | PP: 30% | LP: 94% #FIS | 0.392 | PP: 29% | LP: 91% #CTSI | 0.2212 | PP: 28% | LP: 93% #FXS | 10.035 | PP: 28% | LP: 94% #MKR | 2084 | PP: 28% | LP: 95% #ORDI | 51.163 | PP: 26% | LP: 90% #AMB | 0.00751 | PP: 25% | LP: 90% #BTCDOWN | 0.002722 | PP: 25% | LP: 93% #LSK | 1.301 | PP: 25% | LP: 95% #VTHO | 0.002161 | PP: 24% | LP: 92% #CITY | 2.958 | PP: 24% | LP: 93% #LDO | 2.999 | PP: 24% | LP: 93% #1000SATS | 0.0003885 | PP: 23% | LP: 91% #AUCTION | 24.96 | PP: 23% | LP: 93% #NMR | 19.46 | PP: 22% | LP: 94% #CTXC | 0.4164 | PP: 22% | LP: 95% #AMP | 0.003401 | PP: 21% | LP: 92% #SKL | 0.07252 | PP: 21% | LP: 93% #ALPINE | 2.074 | PP: 21% | LP: 94% #PROS | 0.5028 | PP: 21% | LP: 95% #PSG | 3.253 | PP: 20% | LP: 91% #WING | 8.78 | PP: 20% | LP: 92% #ACM | 2.047 | PP: 20% | LP: 94% #ASTR | 0.1674 | PP: 20% | LP: 94% #MAV | 0.5367 | PP: 20% | LP: 96% #MULTI | 2.202 | PP: 20% | LP: 96% #NTRN | 1.0397 | PP: 19% | LP: 91% #RAD | 1.867 | PP: 19% | LP: 92% #XMR | 157.8 | PP: 19% | LP: 92% #DATA | 0.0461 | PP: 19% | LP: 95% #SEI | 0.6017 | PP: 19% | LP: 96% #INJ | 31.39 | PP: 18% | LP: 93% #RLC | 2.09 | PP: 18% | LP: 95% #DIA | 0.4029 | PP: 17% | LP: 93% #BNX | 0.2869 | PP: 16% | LP: 90% #KMD | 0.2419 | PP: 16% | LP: 90% #RPL | 28.39 | PP: 16% | LP: 91% #SSV | 28.74 | PP: 16% | LP: 91% #ORN | 0.8144 | PP: 16% | LP: 93% ... ——————————————————————— Total Predictions: 368 PP > 50%: 1 LP > 50%: 368 PP > 60%: 0 LP > 60%: 368 PP > 70%: 0 LP > 70%: 367 PP > 80%: 0 LP > 80%: 357 PP > 90%: 0 LP > 90%: 219 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability