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: #nublense
@ai_match_prediction · Post #11740 · 25.04.2026 г., 13:05
Chile Primera División🇨🇱 2026-04-25 19:00 UTC Nublense vs. O'Higgins Predicted outcome: Draw❌ Predicted score: 1:1 Actual: O'Higgins 0:2 #Nublense#OHiggins 2026-04-25 22:00 UTC Universidad de Chile vs. U. Catolica Predicted outcome: Universidad de Chile✅ Predicted score: 2:1 Actual: Universidad de Chile 1:0 #UniversidaddeChile#UCatolica #Football#ChilePrimeraDivisión
@ai_match_prediction · Post #11485 · 12.04.2026 г., 17:05
Chile Primera División🇨🇱 2026-04-12 21:30 UTC Nublense vs. Universidad de Chile Predicted outcome: Draw❌ Predicted score: 1:1 Actual: Nublense 1:0 #Nublense#UniversidaddeChile 2026-04-13 00:00 UTC Universidad de Concepcion vs. Cobresal Predicted outcome: Draw❌ Predicted score: 2:2 Actual: Universidad de Concepcion 1:0 #UniversidaddeConcepcion#Cobresal #Football#ChilePrimeraDivisión
@ai_match_prediction · Post #11296 · 04.04.2026 г., 13:05
Chile Primera División🇨🇱 2026-04-04 20:30 UTC Deportes Limache vs. Union La Calera Predicted outcome: Deportes Limache✅ Predicted score: 2:1 Actual: Deportes Limache 4:0 #DeportesLimache#UnionLaCalera 2026-04-04 23:00 UTC Everton de Vina vs. Nublense Predicted outcome: Nublense❌ Predicted score: 0:1 Actual: Draw 0:0 #EvertondeVina#Nublense #Football#ChilePrimeraDivisión
@ai_match_prediction · Post #11608 · 19.04.2026 г., 09:06
Chile Primera División🇨🇱 2026-04-19 16:30 UTC Coquimbo Unido vs. Nublense Predicted outcome: Coquimbo Unido❌ Predicted score: 1:0 Actual: Draw 1:1 #CoquimboUnido#Nublense 2026-04-19 19:30 UTC Cobresal vs. O'Higgins Predicted outcome: O'Higgins✅ Predicted score: 2:3 Actual: O'Higgins 2:3 #Cobresal#OHiggins 2026-04-19 22:30 UTC Colo Colo vs. Palestino Predicted outcome: Colo Colo❌ Predicted score: 2:1 Actual: Palestino 0:1 #ColoColo#Palestino 2026-04-20 00:45 UTC Huachipato vs. A. Italiano Predicted outcome: Huachipato✅ Predicted score: 2:1 Actual: Huachipato 3:2 #Huachipato#AItaliano #Football#ChilePrimeraDivisión