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

Hashtags

#pydantic #libs

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #scientist

当前筛选 #scientist清除筛选

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3048 · 26.11.2025 г., 16:04

Најди слично Погледај

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo

Hashtags

#вакансия #data #scientist #ml #remote #удаленка

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1850 · 25.12.2023 г., 09:01

Најди слично Погледај

#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist ✨Senior/Lead Data Scientist Компания: WILDBERRIES ЗП: по результатам собеседования Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки. Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже. Ключевые требования - Знание классического ML, DL. - Знание методов оптимизации, временных рядов. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. - Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL. - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу. - Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных. - Опыт работы – от 3 лет. Основные задачи Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно: - Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries. - Оптимизация потока завоза товаров на склады. - Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее. - Вместе с бэкендерами строить production pipeline. Компенсация/мотивационный пакет Мы предлагаем: - Оформление по ТК, ГПХ, ИП. - Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира. - Гибкое начало рабочего дня. - Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV. - Возможность брать 3 day-off в любой день. - Необходимое мощное железо и ПО. - Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона. - Премии и бонусы по итогам работы. - Карьерный и профессиональный рост. Откликнуться: @yana_itrec Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Hashtags

#вакансия #vacancy #senior #lead #data #scientist