如何从 json 中解析带有“Type”类型字段的 pydantic 模型？

Question

如何使用 pydantic 进行以下工作？

from typing import Type

import pydantic


class InputField(pydantic.BaseModel):
    name: str
    type: Type

InputField.parse_raw('{"name": "myfancyfield", "type": "str"}')

它失败了

pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for InputField
type
  a class is expected (type=type_error.class)

但是我需要从 json 中解析它，所以我没有直接将 Type 对象传递给__init__方法的选项。

Answer 1

带有pre=True的自定义验证器将允许您尝试查找具有提供的名称的类。 这是一个工作示例，首先尝试获取一个内置的并失败，假设该类位于全局命名空间中：

from pydantic import BaseModel, validator


class InputField(BaseModel):
    name: str
    type_: type

    @validator("type_", pre=True)
    def parse_cls(cls, value: object) -> type:
        name = str(value)
        try:
            obj = getattr(__builtins__, name)
        except AttributeError:
            try:
                obj = globals()[name]
            except KeyError:
                raise ValueError(f"{value} is not a valid name")
        if not isinstance(obj, type):
            raise TypeError(f"{value} is not a class")
        return obj


class Foo:
    pass


if __name__ == "__main__":
    print(InputField.parse_raw('{"name": "a", "type_": "str"}'))
    print(InputField.parse_raw('{"name": "b", "type_": "Foo"}'))

输出：

name='a' type_=<class 'str'>
name='b' type_=<class '__main__.Foo'>

如果你也想支持动态导入，那也是可能的。 请参阅此处或此处以获取指示。