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 40 слични објави

Пребарај: #cyber

当前筛选 #cyber清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244251 · 18.04.2026 г., 15:31

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 58 times the average volume 107.15K USDT traded in 5 min └Buying vol: 76.29K USDT 🟢 Boost score: 7/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.561 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244192 · 18.04.2026 г., 13:02

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 27 times the average volume 149.29K USDT traded in 15 min └Buying vol: 81.77K USDT 🟢 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.548 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244137 · 18.04.2026 г., 11:02

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 268 times the average volume 98.17K USDT traded in 1 min └Selling vol: 98.17K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.543 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243589 · 17.04.2026 г., 10:28

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 340 times the average volume 124.56K USDT traded in 1 min └Selling vol: 124.54K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.545 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243372 · 17.04.2026 г., 00:16

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 92 times the average volume 510.48K USDT traded in 15 min └Buying vol: 319.01K USDT 🟢 Boost score: 4/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.563 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243340 · 16.04.2026 г., 22:16

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 652 times the average volume 238.92K USDT traded in 1 min └Buying vol: 172.98K USDT 🟢 Boost score: 7/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.544 (-0.9% in 24h)

Hashtags

American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27189 · 19.03.2025 г., 17:22

🇺🇸#CYBER/USDT has formed the descendingresistance on the daily chart🧐 Send it if we breakout✈️ American Crypto©

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9652 · 03.01.2024 г., 11:13

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 03.01.2024 11:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #CYBER | 9.361 | PP: 4% | LP: 100% ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 0 LP > 50%: 3 PP > 60%: 0 LP > 60%: 2 PP > 70%: 0 LP > 70%: 2 PP > 80%: 0 LP > 80%: 2 PP > 90%: 0 LP > 90%: 1 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability

Hashtags

ПретходнаСтраница 1 од 4Следна