02 2022 档案
摘要：# 前言 在开发restful接口的时候，会遇到接口路径带参数的情况，比如 - 查询单个 book 接口：get `/api/v1/book/{id}` - 修改单个 book 接口：put `/api/v1/book/{id}` - 删除单个 book 接口: delete `/api/v1/bo
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摘要：前言 如果需要并发 http 请求怎么办呢？requests库是同步阻塞的，必须等到结果才会发第二个请求，这里需使用http请求异步库 aiohttp。 环境准备 aiohttp 用于 asyncio 和 Python 的异步 HTTP 客户端/服务器。 使用pip安装对应的包。当前使用版本v3.8
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摘要：前言 Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本，本文示例代码在 python3.8 上运行的。 协程 corout
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摘要：前言 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。 FastAPI 简介 FastAPI 关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydan
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摘要：前言 如果你还在为操作文件路径烦恼，不会使用os.path模块，那么是时候试试pathlib了。 pathlib 库 pathlib 库从 python3.4 开始，到 python3.6 已经比较成熟。如果你的新项目可以直接用 3.6 以上，建议用 pathlib。相比于老式的 os.path 有
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摘要：前言 Field 可用于提供有关字段和验证的额外信息，如设置必填项和可选，设置最大值和最小值，字符串长度等限制 Field模块 关于 Field 字段参数说明 Field(None) 是可选字段，不传的时候值默认为None Field(...) 是设置必填项字段 title 自定义标题，如果没有默认
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摘要：前言 虽然 pydantic 可以很好地与任何开箱即用的 IDE 配合使用，但在 PyCharm 的 JetBrains Plugins Repository 上提供了一个提供改进的 pydantic 集成的PyCharm 插件。 可以更高效的帮助我们语法提示。 pydantic 语法提示缺陷 在编
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摘要：前言 Pydantic 支持 datatime 模块的日期和时间类型 datetime 日期时间类型 datetime字段可以是： datetime, 现有datetime对象 int或float，假定为 Unix 时间，即自 1970 年 1 月 1 日以来的秒数(if >= -2e10 or ⇐
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摘要：前言 python3 内置的enum 模块可以支持枚举类型，此模块定义了四个枚举类，用来定义名称与值的唯一组合: Enum、IntEnum、Flag 和 IntFlag。此外，还定义了一个装饰器unique()， 和一个辅助类auto。 枚举是由 class 句法创建的，这种方式易读、易写。 枚举类
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摘要：前言 必填字段可以仅用注释来声明，也可以使用省略号 ( ...) 作为值： 必填字段 必填字段，可以仅用注释来声明,以下name和age2个字段是必填字段 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): name: str age: int
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摘要：前言 字段顺序在模型中很重要，原因如下： 在定义的顺序字段中执行验证；字段验证器 可以访问较早字段的值，但不能访问较晚字段的值 字段顺序保留在模型模式中 字段顺序保留在验证错误中 字段顺序由dict（）和json（）等保存。 字段顺序 field-ordering 从v1.0开始，所有带有注释的字段
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摘要：前言 validator 验证器也可以应用于 pydantic dataclasses. pydantic dataclasses pydantic 里面的 dataclassesdata 是 dataclasses.dataclass 和 validation 的结合。 from datetime
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摘要：前言 python3.7 的新特性 dataclass，dataclass是指“一个带有默认值的可变的namedtuple”，广义的定义就是有一个类，它的属性均可公开访问。 dataclass简介 dataclass 的属性可以带有默认值并能被修改，而且类中含有与这些属性相关的类方法，那么这个类就可
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摘要：前言 validator 使用装饰器可以实现自定义验证和对象之间的复杂关系。 验证器 1.校验name字段包含空格 2.校验username 必须是字母和数字组成 3.校验密码1和密码2相等 from pydantic import BaseModel, ValidationError, valid
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摘要：前言 在python 函数和类中，参数声明时可以声明参数是必填类型，也可以给参数设置默认值。 函数中的参数 以下函数，参数a是必填项，b给了默认值，是可选项。 a参数声明为int类型 b参数声明为int类型，并给了默认值1 → int 是声明函数返回值是int类型 def fuc1(a: int,
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摘要：前言 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型继承 BaseModel ）。 pydantic主要是一个解析库，而不是验证库。验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。 换句话说，pydantic保证输出模型的类型和约束，而不是输入数据。 虽然验证不是pyda
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摘要：前言 版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。 定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要
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摘要：前言 经常看到很多同学问到，如何在 yaml 文件中引用一个 python 的函数？ 问题分析 大家对yaml文件还处于比较陌生的阶段，yaml 和 json 文件本质上是一样的，都是静态的文件，当然不能直接引用 python 的函数。 那这时候就有人问到了，那为什么 httprunner 框架可以
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