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
• Очередной бесплатный квест, который поможет прокачаться и освоить язык запросов SQL. В первой главе доступно 38 уровней, сложность которых постепенно повышается. Также в ближайшее время разработчики выпустят вторую главу. Она будет посвящена продвинутым возможностям использования SQL.
• Игровой экран состоит из четырёх основных частей: окна с сюжетом и загадкой, редактора запросов, вывода и референса ответа. Референс по умолчанию скрыт,но пользователь может его открыть, если не может пройти уровень. Также есть текстовые подсказки со ссылками на документацию и возможность посмотреть ответ полностью.
• Обучение можно проходить на ПК или смартфоне, так что забирайте по ссылке ниже:
➡️https://dbquacks.com
#SQL
• Нашел бесплатный курс по SQL с множеством объемных уроков, которые включают в себя необходимую теорию, практические занятия в редакторе Mode от полных новичков до продвинутых спецов SQL, включая всю базу (SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT и логические операторы), а также продвинутые темы (агрегирующие функции, GROUP BY, HAVING, соединение таблиц). В проекте доступен симулятор на реальных данных, A/B тестирование и инсайты продукта.
➡️https://mode.com/sql-tutorial
#SQL
💻SQL Noir.
• SQL Noir - весьма интересное решение для изучения SQL в виде текстовой игры. По сюжету вы будете выступать в роли детектива, которому необходимо решить определенный пул задач, анализируя улики в базе данных.
• Задачи разделены на три уровня: для начинающих, продолжающих и продвинутых пользователей. Сейчас доступно четыре дела, которые предстоит раскрыть. Если получается найти решение, то вы получаете баллы, которые открывают доступ к более сложным задачам. К слову, на GitHub есть подробная инструкция для тех, кто хочет разработать и опубликовать собственную задачу.
➡️ Проект полностью бесплатный: https://www.sqlnoir.com
#SQL
💻 PostgreSQL. Основы языка SQL.
• Еще один бесплатный учебник по языку SQL, в котором рассматривается создание рабочей среды, описаны языки определения данных и основные операции выборки и изменения данных. Показаны примеры использования транзакций, уделено внимание методам оптимизации запросов. Материал сопровождается многочисленными практическимипримерами. Отлично походит для самостоятельного обучения. В пособии рассматриваются следующие темы:
➡Введение в базы данных и SQL;
➡Создание рабочей среды;
➡Основные операции с таблицами;
➡Типы данных СУБД PostgreSQL;
➡Основы языка определения данных;
➡Запросы;
➡Изменение данных;
➡Индексы;
➡Транзакции;
➡Повышение производительности.
➡️Скачать книгу.
#SQL
#sql
SQL - всему голова, или “меня часто спрашивают, где и как я учу SQL”
Начав связывать свою жизнь с ИТ сферой в этом году, я была удивлена, что в действительности этот язык запросов нужен не только аналитикам, но порой менеджерам и руководителям.
SQL - универсальный инструмент, который в большинстве случаев покрывает задачи по добыче и анализу данных. Сегодня аналитик - не аналитик, если он не умеет в SQL. А если ты не аналитик, но хочешь выстраивать свою работу эффективно и не зависеть от коллег - аналитиков, хорошо бы уметь самостоятельно писать скрипты и обращаться к БД.
Итак, вашему вниманию дайджест по SQL полезностям:
1 Введение в SQL (на англ). Этот курс - хорошее начало в изучении SQL. Тут рассказывают про основные операторы и функции sql. Он проводится на английском языке, но мне кажется, именно этот факт мне помог сразу понять логику работы SQL. На английском такая информация воспринимается проще.
2 Ввведение в SQL (на рус). На случай если кому-то тяжело дается изучение на английском языке, я нашла на курсере аналог на русском. Тут даже захватывают анализ данных на питоне.
3 Продвинутый SQL. Здесь вы уже подробнее рассмотрите агрегатные и оконные функции, базовые циклы и вспомогательные функции. Ребята даже дают плюшки в виде встроенного онлайн - тренажера.
4 Тренажер SQL запросов.