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
Neethlingshof Pinotage
ЮАР 🇿🇦, любимый Западный Кейп,
Коустал Риджн (Stellenbosch WO).
Красное, сухое, крепость 14%, сорт Пинотаж 100%, выдержан в бочке.
В бокале пурпурный рубин, в носу вишня, слива, специи, бальзамика. Вкус мягкий, черносливовый с пряностями. Эти ноты даёт выдержка в бочке.
Если вам нравится этот сорт, попробуйте его разные стили.
🍷Молодой без выдержки он будет простой и ягодный.
🍷Если прошёл выдержку в обожженом американском дубе - сразу кофейный аромат. Понять, что вино было выдержано в бочке можно обратив внимание на надпись
"Aged in oak barrels" или "Barrel-aged", и на срок выдержки 6 или 12 месяцев. Тогда во вкусе и аромате вы найдёте ваниль, карамель, специи, древесные ноты, дымность.
🍷И конечно, он хорош в бленде с КабСов, Мерло, КабФран, Пти Вердо, Гренаш. Тут и терпкость, и сочность и яркая разнообразная ароматика.
Пинотаж Neethlingshof очень хорош, эффектный, структурный, танинный.
Ценник +/-2000р.
Чин! 🍷
#пинотаж
#Neethlingshof
#Pinotage
@pro_Wines
Perdeberg
The Vineyard Collection
Pinotage
ЮАР 🇿🇦, Паарл, красное, сухое, крепость 14%, Пинотаж.
Ягоды рождены на 25-летних лозах, выдержка в стали и частично в дубе.
Насыщено ароматом, но мне не хватило плотности.
А так, всё отлично, ровно, вкусные тёмные вишни, чернослив, ваниль, дымность, специи. Танины не кусаются, кислотность в норме и хорошо поможет с блюдами из утки).
Ценник +/- 1600р.
Чин!🍷
#пинотаж
#pinotage
#perdeberg
#vineyard
@pro_Wines
KFK
Kenzo Faure Kruger Pinotage
Не попадался в продаже, пойман в ресторане "my big love wine"
ЮАР 🇿🇦 Западный Кейп, Стелленбош, красное полусухое, крепость 14,5%, моносорт Пинотаж, выдержка во французском дубе.
Идеальное, ровное, мягкое вино.
В бокале мощный яркий рубин, с красивой плотной окантовкой. В носу
слива, ваниль, вишня, смородина, ноты шоколада, дыма, ванили и кофе.
Вкус повторяет ягоды, средней плотности и кислотности, танины тонкие, но цепляют, в послевкусии особенно проявляются вишня, дымность и обжареный кофе.
KFK и семья Kruger (не путать с KWV, хотя достойный кооператив) один из крупных производителей, с большой историей.
Ценник +/- 1500р.
Чин! 🍷
#kfk
#Kruger
#Pinotage
#пинотаж
#дайте Две
@pro_Wines