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: #oiml

当前筛选 #oiml清除筛选

Avtomobil va vagon tarozilarining metrologiya tekshiruvdan o‘tkazish bo‘yicha ko‘chma mobil laboratoriya ishga tushirildi 📍Respublikamizda eng dolzarb vazifalardan biri yirik sanoat tarmoqlari – neft-gaz, kimyo, metallurgiya, bojxona, qishloq xo‘jaligi va to‘qimachilik korxonalarida foydalanilayotgan taxminan 500–700 ta katta avtomobil va vagon tarozilarining ishonchliligini hamda ushbu tarozilarda amalga oshiriladigan o‘lchash natijalarining to‘g‘riligini ta’minlash hisoblanadi. 🔄Ushbu vazifani samarali bajarish maqsadida Agentlik huzuridagi O‘zbekiston milliy metrologiya institutining mutaxassislari tomonidan amaliy-konstruktorlik loyiha doirasida FAW JK6 CA1250 yuk avtomobili negizida zamonaviy harakatlanuvchi (mobil) laboratoriya (platforma)si yaratildi. 🧾 Laboratoriya tarkibi: ✅ Nominal massasi 1 t bo‘lgan, M1 aniqlik klassidagi parallelepiped shaklli tarozi toshlari – 30 dona. 🧾Kran-manipulyatorning yuk ko‘tarish qobiliyati: ✅1,5 t (qulochi 10,5 m gacha) dan ✅7 t (qulochi 2 m gacha) oralig‘ida. ✅Umumiy yuk ko‘tarish og‘irligi – 32 t ✅Tirkamaning yuk ko‘tarish og‘irligi – 18 t ✅ Mobil laboratoriya avtomobil va vagon tarozilarini OIML R 76 xalqaro tavsiyasiga muvofiq metrologiya tekshiruvidan o‘tkazishga imkon beradi, shuningdek, sanoat majmualaridagi ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirishni ta’minlaydi, bu esa vaqt va resurslarni tejash imkonini yaratadi. ❗️ Mobil laboratoriyaning eng katta afzalliklaridan biri — uning respublikaning barcha hududlarida xizmat ko‘rsatish imkoniyatidir. Bu esa qishloq xo‘jaligi, sanoat va logistika sohalarida foydalaniladigan avtomobil va vagon tarozilarining metrologiya xizmatlari bilan qamrab olish darajasini sezilarli oshiradi. 🟠 Ushbu mobil laboratoriya joriy yilning 14 noyabr kuni O‘zbekiston texnik jihatdan tartibga solish agentligi va Rossiya Federatsiyasining texnik jihatdan tartibga solish va metrologiya bo‘yicha federal agentligi (Rosstandart) o‘rtasida ikki tomonlama uchrashuv doirasida foydalanishga topshirildi. #UzNIM#Metrology#OIML#Rosstandart#Uzbekistan_Russia#mobile_laboratory 🌐standart.uz | Facebook | Instagram | YouTube