Python 创建一个自定义的 Pydantic 字段来接受 "str" 或 "None" 值

如果您只想让url字段接受None作为特例，但是保存一个空字符串，那么您仍然应该将其声明为常规的str类型字段.您可以在定制的pre=True validator中处理特殊情况.那里不需要自定义数据类型.

from pydantic import BaseModel, validator


class Model(BaseModel):
    url: str

    @validator("url", pre=True)
    def none_to_empty(cls, v: object) -> object:
        if v is None:
            return ""
        return v


model = Model(url=None)
print(model.json())  # {"url": ""}

更新

如果不想在不同的模型中为不同的字段重复验证器，可以在自定义base model上定义一个通用的pre=True验证器，并实现某种逻辑来识别模型上的哪些字段要处理以及如何处理.

一种 Select 是利用typing.Annotated将任何给定的类型与一些应该调用的自定义转换函数"打包".然后，通用验证器将判断Annotated元数据的每个字段，如果找到一个函数，它将对该值调用该函数.

以下是一个有效的示例:

from typing import Annotated, get_origin

from pydantic import BaseModel as PydanticBaseModel, validator
from pydantic.fields import ModelField


class BaseModel(PydanticBaseModel):
    @validator("*", pre=True)
    def process_annotated(cls, v: object, field: ModelField) -> object:
        if get_origin(field.annotation) is not Annotated:
            return v
        func = field.annotation.__metadata__[0]
        if not callable(func):
            return v
        return func(v)


StrOrNone = Annotated[str, lambda v: "" if v is None else v]


class Model1(BaseModel):
    url: StrOrNone


print(Model1(url=None).json())  # {"url": ""}