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: #dimci

当前筛选 #dimci清除筛选

25 марта 2021 г. Международный совет по зерну (МСЗ) опубликовал очередной ежемесячный обзор рынков зерновых. С учетом повышения оценок по пшенице и кукурузе прогноз мирового производства всех видов зерна (пшеница и кормовое зерно) в 2020/21 с.-х. г. увеличен на 9 млн т месяц к месяцу (м/м) до 2224 млн т, или на 2% год к году (г/г). В связи с возросшим потреблением перспективная оценка запасов всех видов зерна на конец 2020/21 с.-х. г. снижена на 2 млн т м/м до 609 млн т (-8 млн т г/г). Прогноз торговли (июль/июнь) увеличен на 4 млн т м/м до 416 млн т (+6% г/г), учитывая рост показателей отгрузок по пшенице, кукурузе и ячменю. Первый полный набор перспективных оценок спроса и предложения всех видов зерна на 2021/22 с.-х. г. указывает на рекордный уровень производства в 2287 млн т, что на 3% больше, чем в предыдущем году. Однако расширение предложения, как ожидается, полностью компенсируется ростом использования, вследствие чего объем глобальных запасов с предыдущего года не изменится. Поскольку повышение по Бразилии и Индии более чем компенсирует сокращение по Аргентине, прогноз глобального производства соя-бобов в 2020/21 с.-х. г. с прошлого месяца незначительно увеличен и составляет 361 млн т (+7% г/г). Прогноз глобального потребления риса в 2020/21 с.-х. г. увеличен с прошлого месяца, а показатель запасов на конец сезона незначительно снижен и составляет 174 млн т, что в целом соответствует прошлогоднему уровню. Источник на странице Управления международного многостороннего сотрудничества и интеграции Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП): https://рспп.рф/events/news/msz-prognozy-proizvodstva-zernovykh-uluchshayutsya-606f23869b3d4/ #РСПП#МСЗ#УММСИ#RSPP#IGC#DIMCI