序列化

除了通过字段名直接访问模型属性（例如 model.foobar）之外，模型还可以通过多种方式进行转换、转储、序列化和导出。序列化可以针对整个模型进行自定义，也可以基于每个字段或每种类型进行自定义。

序列化与转储

Pydantic 将术语“序列化”和“转储”互换使用。两者都指将模型转换为字典或 JSON 编码字符串的过程。

在 Pydantic 之外，“序列化”一词通常指将内存中的数据转换为字符串或字节。然而，在 Pydantic 的上下文中，将对象从更结构化的形式（例如 Pydantic 模型、数据类等）转换为由 Python 内置类型（如 dict）组成的较不结构化的形式，这两者之间存在非常密切的关系。

虽然我们可以（并且有时确实）通过使用“转储”一词来区分转换为基本类型的情况，以及使用“序列化”一词来区分转换为字符串的情况，但出于实际目的，我们经常使用“序列化”一词来指代这两种情况，即使它并不总是意味着转换为字符串或字节。

Tip

想快速跳转到相关的序列化器部分？

字段序列化器
- 字段普通序列化器
- 字段包装序列化器
模型序列化器
- 模型普通序列化器
- 模型包装序列化器

序列化数据¶

Pydantic 允许模型（以及使用类型适配器的任何其他类型）以两种模式进行序列化：Python 模式和 JSON 模式。Python 输出可能包含非 JSON 可序列化的数据（尽管这可以模拟）。

Python 模式¶

当使用 Python 模式时，Pydantic 模型（以及类似模型的类型，如数据类）(1) 将被（递归地）转换为字典。这可以通过使用 model_dump() 方法实现：

根模型除外，其中根值被直接转储。

Python 3.9 and abovePython 3.10 and above

from typing import Optional

from pydantic import BaseModel, Field


class BarModel(BaseModel):
    whatever: tuple[int, ...]


class FooBarModel(BaseModel):
    banana: Optional[float] = 1.1
    foo: str = Field(serialization_alias='foo_alias')
    bar: BarModel


m = FooBarModel(banana=3.14, foo='hello', bar={'whatever': (1, 2)})

# 返回一个字典：
print(m.model_dump())
#> {'banana': 3.14, 'foo': 'hello', 'bar': {'whatever': (1, 2)}}

print(m.model_dump(by_alias=True))
#> {'banana': 3.14, 'foo_alias': 'hello', 'bar': {'whatever': (1, 2)}}

from pydantic import BaseModel, Field


class BarModel(BaseModel):
    whatever: tuple[int, ...]


class FooBarModel(BaseModel):
    banana: float | None = 1.1
    foo: str = Field(serialization_alias='foo_alias')
    bar: BarModel


m = FooBarModel(banana=3.14, foo='hello', bar={'whatever': (1, 2)})

# 返回一个字典：
print(m.model_dump())
#> {'banana': 3.14, 'foo': 'hello', 'bar': {'whatever': (1, 2)}}

print(m.model_dump(by_alias=True))
#> {'banana': 3.14, 'foo_alias': 'hello', 'bar': {'whatever': (1, 2)}}

请注意，whatever 的值被转储为元组，这不是已知的 JSON 类型。可以将 mode 参数设置为 'json' 以确保使用 JSON 兼容的类型：

print(m.model_dump(mode='json'))
#> {'banana': 3.14, 'foo': 'hello', 'bar': {'whatever': [1, 2]}}

另请参阅

当不处理 Pydantic 模型时，有用的 TypeAdapter.dump_python() 方法。

JSON 模式¶

Pydantic 允许通过尽力将 Python 值转换为有效的 JSON 数据，直接将数据序列化为 JSON 编码的字符串。这可以通过使用 model_dump_json() 方法实现：

from datetime import datetime

from pydantic import BaseModel


class BarModel(BaseModel):
    whatever: tuple[int, ...]


class FooBarModel(BaseModel):
    foo: datetime
    bar: BarModel


m = FooBarModel(foo=datetime(2032, 6, 1, 12, 13, 14), bar={'whatever': (1, 2)})

print(m.model_dump_json(indent=2))
"""
{
  "foo": "2032-06-01T12:13:14",
  "bar": {
    "whatever": [
      1,
      2
    ]
  }
}
"""

除了标准库 json 模块支持的类型之外，Pydantic 还支持多种类型（日期和时间类型、UUID 对象、集合等）。如果使用了不支持的类型且无法序列化为 JSON，则会引发 PydanticSerializationError 异常。

另请参阅

当不处理 Pydantic 模型时，有用的 TypeAdapter.dump_json() 方法。

迭代模型¶

Pydantic 模型也可以被迭代，产生 (字段名, 字段值) 对。请注意，字段值保持原样，因此子模型将不会被转换为字典：

from pydantic import BaseModel


class BarModel(BaseModel):
    whatever: int


class FooBarModel(BaseModel):
    banana: float
    foo: str
    bar: BarModel


m = FooBarModel(banana=3.14, foo='hello', bar={'whatever': 123})

for name, value in m:
    print(f'{name}: {value}')
    #> banana: 3.14
    #> foo: hello
    #> bar: whatever=123

这意味着可以在模型上调用 dict() 来构造模型的字典：

print(dict(m))
#> {'banana': 3.14, 'foo': 'hello', 'bar': BarModel(whatever=123)}

Note

根模型确实会被转换为一个键为 'root' 的字典。

Pickle 支持¶

Pydantic 模型支持高效的 pickle 和 unpickle。

import pickle

from pydantic import BaseModel


class FooBarModel(BaseModel):
    a: str
    b: int


m = FooBarModel(a='hello', b=123)
print(m)
#> a='hello' b=123
data = pickle.dumps(m)
print(data[:20])
#> b'\x80\x04\x95\x95\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x08__main_'
m2 = pickle.loads(data)
print(m2)
#> a='hello' b=123

序列化器¶

与自定义验证器类似，您可以在字段和模型级别利用自定义序列化器来进一步控制序列化行为。

Warning

每个字段/模型只能定义一个序列化器。无法将多个序列化器组合在一起（包括普通和包装序列化器）。

字段序列化器¶

API 文档

pydantic.functional_serializers.PlainSerializer
pydantic.functional_serializers.WrapSerializer
pydantic.functional_serializers.field_serializer

最简单的形式是，字段序列化器是一个可调用对象，将要序列化的值作为参数并返回序列化后的值。

如果向序列化器提供了 return_type 参数（或者序列化器函数上有可用的返回类型注解），它将用于构建一个额外的序列化器，以确保序列化的字段值符合此返回类型。

可以使用两种不同类型的序列化器。它们都可以使用注解模式或使用 @field_serializer 装饰器来定义，该装饰器应用于实例方法或静态方法。

普通序列化器：无条件调用以序列化字段。Pydantic 支持的类型的序列化逻辑将不会被调用。使用此类序列化器对于指定任意类型的逻辑也很有用。

注解模式装饰器模式

from typing import Annotated, Any

from pydantic import BaseModel, PlainSerializer


def ser_number(value: Any) -> Any:
    if isinstance(value, int):
        return value * 2
    else:
        return value


class Model(BaseModel):
    number: Annotated[int, PlainSerializer(ser_number)]


print(Model(number=4).model_dump())
#> {'number': 8}
m = Model(number=1)
m.number = 'invalid'
print(m.model_dump())  # (1)!
#> {'number': 'invalid'}

Pydantic 将不会验证序列化的值是否符合 int 类型。

from typing import Any

from pydantic import BaseModel, field_serializer


class Model(BaseModel):
    number: int

    @field_serializer('number', mode='plain')  # (1)!
    def ser_number(self, value: Any) -> Any:
        if isinstance(value, int):
            return value * 2
        else:
            return value


print(Model(number=4).model_dump())
#> {'number': 8}
m = Model(number=1)
m.number = 'invalid'
print(m.model_dump())  # (2)!
#> {'number': 'invalid'}

'plain' 是装饰器的默认模式，可以省略。
Pydantic 将不会验证序列化的值是否符合 int 类型。

包装序列化器：提供更大的灵活性来自定义序列化行为。您可以在 Pydantic 序列化逻辑之前或之后运行代码。

此类序列化器必须使用强制性的额外 handler 参数来定义：一个可调用对象，将要序列化的值作为参数。在内部，此处理程序将把值的序列化委托给 Pydantic。您可以完全不调用处理程序。

注解模式装饰器模式

from typing import Annotated, Any

from pydantic import BaseModel, SerializerFunctionWrapHandler, WrapSerializer


def ser_number(value: Any, handler: SerializerFunctionWrapHandler) -> int:
    return handler(value) + 1


class Model(BaseModel):
    number: Annotated[int, WrapSerializer(ser_number)]


print(Model(number=4).model_dump())
#> {'number': 5}

from typing import Any

from pydantic import BaseModel, SerializerFunctionWrapHandler, field_serializer


class Model(BaseModel):
    number: int

    @field_serializer('number', mode='wrap')
    def ser_number(
        self, value: Any, handler: SerializerFunctionWrapHandler
    ) -> int:
        return handler(value) + 1


print(Model(number=4).model_dump())
#> {'number': 5}

使用哪种序列化器模式¶

虽然两种方法都可以实现相同的事情，但每种模式都提供不同的好处。

使用注解模式¶

使用注解模式的一个关键好处是使序列化器可重用：

from typing import Annotated

from pydantic import BaseModel, Field, PlainSerializer

DoubleNumber = Annotated[int, PlainSerializer(lambda v: v * 2)]


class Model1(BaseModel):
    my_number: DoubleNumber


class Model2(BaseModel):
    other_number: Annotated[DoubleNumber, Field(description='我的另一个数字')]


class Model3(BaseModel):
    list_of_even_numbers: list[DoubleNumber]  # (1)!

如注解模式文档中所述，我们还可以对注解的特定部分使用序列化器（在这种情况下，序列化应用于列表项，而不是整个列表）。

通过仅查看字段注解，更容易理解哪些序列化器应用于类型。

使用装饰器模式¶

使用 @field_serializer 装饰器的一个关键好处是将函数应用于多个字段：

from pydantic import BaseModel, field_serializer


class Model(BaseModel):
    f1: str
    f2: str

    @field_serializer('f1', 'f2', mode='plain')
    def capitalize(self, value: str) -> str:
        return value.capitalize()

以下是关于装饰器用法的一些额外说明：

如果您希望序列化器应用于所有字段（包括子类中定义的字段），可以将 '*' 作为字段名参数传递。
默认情况下，装饰器将确保提供的字段名在模型上定义。如果您想在类创建期间禁用此检查，可以通过向 check_fields 参数传递 False 来实现。当字段序列化器在基类上定义，并且期望该字段存在于子类中时，这很有用。

模型序列化器¶

API 文档

pydantic.functional_serializers.model_serializer

也可以使用 @model_serializer 装饰器在整个模型上自定义序列化。

如果向 @model_serializer 装饰器提供了 return_type 参数（或者序列化器函数上有可用的返回类型注解），它将用于构建一个额外的序列化器，以确保序列化的模型值符合此返回类型。

与字段序列化器一样，可以使用两种不同类型的模型序列化器：

普通序列化器：无条件调用以序列化模型。

from pydantic import BaseModel, model_serializer


class UserModel(BaseModel):
    username: str
    password: str

    @model_serializer(mode='plain')  # (1)!
    def serialize_model(self) -> str:  # (2)!
        return f'{self.username} - {self.password}'


print(UserModel(username='foo', password='bar').model_dump())
#> foo - bar

'plain' 是装饰器的默认模式，可以省略。
您可以自由返回一个不是字典的值。

包装序列化器：提供更大的灵活性来自定义序列化行为。您可以在 Pydantic 序列化逻辑之前或之后运行代码。

此类序列化器必须使用强制性的额外 handler 参数来定义：一个可调用对象，将模型的实例作为参数。在内部，此处理程序将把模型的序列化委托给 Pydantic。您可以完全不调用处理程序。

from pydantic import BaseModel, SerializerFunctionWrapHandler, model_serializer


class UserModel(BaseModel):
    username: str
    password: str

    @model_serializer(mode='wrap')
    def serialize_model(
        self, handler: SerializerFunctionWrapHandler
    ) -> dict[str, object]:
        serialized = handler(self)
        serialized['fields'] = list(serialized)
        return serialized


print(UserModel(username='foo', password='bar').model_dump())
#> {'username': 'foo', 'password': 'bar', 'fields': ['username', 'password']}

序列化信息¶

字段和模型序列化器的可调用对象（在所有模式下）都可以选择性地接受一个额外的 info 参数，提供有用的额外信息，例如：

用户定义的上下文
当前的序列化模式：'python' 或 'json'（参见 mode 属性）
使用序列化方法时设置的各种参数（例如 exclude_unset, serialize_as_any）
如果使用字段序列化器，则为当前字段名（参见 field_name 属性）。

序列化上下文¶

您可以向序列化方法传递一个上下文对象，该对象可以在序列化器函数内部使用 context 属性访问：

from pydantic import BaseModel, FieldSerializationInfo, field_serializer


class Model(BaseModel):
    text: str

    @field_serializer('text', mode='plain')
    @classmethod
    def remove_stopwords(cls, v: str, info: FieldSerializationInfo) -> str:
        if isinstance(info.context, dict):
            stopwords = info.context.get('stopwords', set())
            v = ' '.join(w for w in v.split() if w.lower() not in stopwords)
        return v


model = Model(text='This is an example document')
print(model.model_dump())  # 无上下文
#> {'text': 'This is an example document'}
print(model.model_dump(context={'stopwords': ['this', 'is', 'an']}))
#> {'text': 'example document'}

类似地，您可以为验证使用上下文。

序列化子类¶

支持类型的子类¶

支持类型的子类根据其超类进行序列化：

from datetime import date

from pydantic import BaseModel


class MyDate(date):
    @property
    def my_date_format(self) -> str:
        return self.strftime('%d/%m/%Y')


class FooModel(BaseModel):
    date: date


m = FooModel(date=MyDate(2023, 1, 1))
print(m.model_dump_json())
#> {"date":"2023-01-01"}

模型类类型的子类¶

当使用模型类（Pydantic 模型、数据类等）作为字段注解时，默认行为是将字段值序列化为该类的实例，即使它是子类。更具体地说，只有类型注解上声明的字段才会包含在序列化结果中：

from pydantic import BaseModel


class User(BaseModel):
    name: str


class UserLogin(User):
    password: str


class OuterModel(BaseModel):
    user: User


user = UserLogin(name='pydantic', password='hunter2')

m = OuterModel(user=user)
print(m)
#> user=UserLogin(name='pydantic', password='hunter2')
print(m.model_dump())  # (1)!
#> {'user': {'name': 'pydantic'}}

注意：密码字段未包含

迁移警告

此行为与 Pydantic V1 中的工作方式不同，在 V1 中，我们总是会在递归地将模型序列化为字典时包含所有（子类）字段。此行为更改背后的动机是，它有助于确保即使在实例化对象时传递了子类，您也能精确知道序列化时可能包含哪些字段。特别是，这有助于防止在将敏感信息（如密钥）添加为子类的字段时出现意外。要启用旧的 V1 行为，请参阅下一节。

使用鸭子类型进行序列化 🦆¶

鸭子类型序列化是根据实际字段值而不是字段定义来序列化模型实例的行为。这意味着对于使用模型类注解的字段，该类的子类中存在的所有字段都将包含在序列化输出中。

此行为可以在字段级别和运行时进行配置，用于特定的序列化调用：

字段级别：使用 SerializeAsAny 注解。
运行时级别：在调用序列化方法时使用 serialize_as_any 参数。

我们在下面更详细地讨论这些选项：

`SerializeAsAny` 注解¶

如果您想要鸭子类型序列化行为，可以使用 SerializeAsAny 注解在类型上实现：

from pydantic import BaseModel, SerializeAsAny


class User(BaseModel):
    name: str


class UserLogin(User):
    password: str


class OuterModel(BaseModel):
    as_any: SerializeAsAny[User]
    as_user: User


user = UserLogin(name='pydantic', password='password')

print(OuterModel(as_any=user, as_user=user).model_dump())
"""
{
    'as_any': {'name': 'pydantic', 'password': 'password'},
    'as_user': {'name': 'pydantic'},
}
"""

当类型被注解为 SerializeAsAny[<type>] 时，验证行为将与注解为 <type> 时相同，静态类型检查器会将注解视为简单的 <type>。在序列化时，字段将被序列化，就像字段的类型提示是 Any 一样，这就是名称的由来。

`serialize_as_any` 运行时设置¶

serialize_as_any 运行时设置可用于在有或没有鸭子类型序列化行为的情况下序列化模型数据。 serialize_as_any 可以作为关键字参数传递给各种序列化方法（例如 Pydantic 模型上的 model_dump() 和 model_dump_json()）。

```python from pydantic import BaseModel

极好的！我已经将提供的英文 Markdown 文档翻译成了中文，同时严格遵守了您设定的所有规则：

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序列化

序列化数据¶

Python 模式¶

JSON 模式¶

迭代模型¶

Pickle 支持¶

序列化器¶

字段序列化器¶

使用哪种序列化器模式¶

使用注解模式¶

使用装饰器模式¶

模型序列化器¶

序列化信息¶

序列化上下文¶

序列化子类¶

支持类型的子类¶

模型类类型的子类¶

使用鸭子类型进行序列化 🦆¶

SerializeAsAny 注解¶

serialize_as_any 运行时设置¶

`SerializeAsAny` 注解¶

`serialize_as_any` 运行时设置¶