添加对新数据类型（quantiphy.Quantity）的支持

Question

我有一个 Pydantic 模型，其中包含自定义数据 tpye（特别是

quantiphy.Quantity

）：

from pydantic import BaseModel

class SpecLimit(BaseModel):
    label: str
    minimum: Quantity | None = None
    maximum: Quantity | None = None
    typical: Quantity | None = None
    is_informative: bool = False

我希望 Pydantic 将

Quantity

对象序列化为字符串（并从字符串中反序列化它们），但我不知道如何实现。我总是最终得到：

pydantic.errors.PydanticSchemaGenerationError: Unable to generate pydantic-core schema for <class 'quantiphy.quantiphy.Quantity'>...

我尝试指定

json_encoder

，但这不起作用，并且

json_encoders

属性已弃用。

from pydantic import BaseModel as _BaseModel
from quantiphy import Quantity


class BaseModel(_BaseModel):
    class Config:
        json_encoders = {
            Quantity: str,
        }

class SpecLimit(BaseModel):
    label: str
    minimum: Quantity | None = None
    maximum: Quantity | None = None
    typical: Quantity | None = None
    is_informative: bool = False

Answer 1

Pydantic 模块的一大特色是，当您尝试使用

BaseModel

或

spec_limit.dict()

（对于较新的 pydantic 版本）将

spec_limit.model_dump()

类转换为字典时，pydantic 类

spec_limit

会将自身转换为字典 递归 ，这意味着您也可以将内部类

Quantity

设为 pydantic 基础模型，并且它会起作用。

请注意，如果在

Quantity

类中您有更多自定义类，它们也需要是 pydantic 基础模型。

所以这个问题的一般解决方案是：

class CustomizedClass(BaseModel):
    # some data...

class MyBaseModelClass(BaseModel):
    data: CustomizedClass

# Can use the dictionary for json format
MyBaseModelClass.model_dump()