Programmiererforum

Ich bin mir anscheinend ähnliche Fragen wie < /p>

benutzerdefinierte Typen in pydantischen V2 < /li>
pydantischem V2 -benutzerdefinierten Typ Validatoren mit Info < /li> < /> < /ul>
< /> < /> < /> < /> < /> < /p> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /P> < /p>, definieren. Das Python -Paket Fastapi. Ich würde dies gerne mit pydantischen Datenmodellen tun. Mein Endpunkt muss eine spärliche Matrix kommunizieren. Meine Kernlogik verwendet Scipy für eine lineare Algebra. Pydantic unterstützt keine Scipy -Typen. Ich möchte nicht in eine dichte Darstellung konvertieren, dies ist verschwenderisch. Aber ich denke, es wäre schöner, stattdessen alle "Dinge" zu implementieren (nicht sicher, welches Wort hier verwendet werden soll), das Pydantic die spärliche Matrix direkt unterstützen muss. Aber die Dokumentation scheint mir nicht zu sagen, was der Mindestsatz von "Dingen" ist, das ich implementieren muss, damit dies mit Fastapi funktioniert, und ehrlich gesagt könnte ich mit mehr Beispielen als dem, den sie gebendef sparse_to_coo_dict(mat: lil_matrix) -> dict[str, Any]:
coo = mat.tocoo()
return {
"format": "coo",
"shape": coo.shape,
"row": coo.row.tolist(),
"col": coo.col.tolist(),
"data": coo.data.tolist(),
}
< /code>
Mit Sicherheit könnte ich dies verwenden, um meine Sachen in Grundtypen über dem Kabel zu übersetzen. Aber ich muss mir keine Sorgen um die pydantischen "Dinge" machen, um das zu tun. Ich gehe davon aus>