Pydantic AI convient Python aux applications qui doivent obtenir du modèle le résultat d'une structure donnée et la traiter avec du code ordinaire.
La réponse dans le cadre de l'application
Si le programme envoie une demande au système comptable, le texte libre du modèle doit être analysé selon les hypothèses. Pydantic AI vous permet de déclarer le type de résultat. Par exemple, le schéma contient le numéro de la demande, une des catégories connues et un champ avec la raison du choix. Le code reçoit l'objet après validation et peut le passer à l'étape suivante. Les champs sont pratiques pour discuter avec le propriétaire du processus à l'avance, avant qu'ils ne deviennent une partie de l'interface publique.
Analyse d'essai de la demande
Prenons trois messages de livraison. Dans le premier, il y a un numéro, dans le second, seul le nom est indiqué, dans le troisième, le client cite deux demandes à la fois. Dans l'application de formation, le numéro est autorisé à rester vide et plusieurs options nécessitent une vérification manuelle. Ajoutez ce cas au test avant de connecter le manuel de travail. Le cadre vous permet de transmettre l'outil de dépendance à travers le contexte. Remplacez le manuel par un bouchon et voyez quelle réponse vous reviendrez si un service externe n'est pas disponible.
Où vérifier l'application
Le schéma distingue le nombre de la ligne et la catégorie autorisée de l'arbitraire. Elle ne déterminera pas que le modèle a choisi un numéro de la lettre citée. Cela nécessite une comparaison avec le texte, une règle distincte ou la décision de l'opérateur. Vérifiez chaque champ rempli avec des exemples de passe et d'ambiguïté. Si le schéma change, chassez les anciennes entrées avec un nouvel ensemble de champs. Lors du choix d'un fournisseur, tenez compte de la disponibilité du mode de sortie souhaité et du paiement possible des appels.
Pour quelles tâches convient-il
- Convertisse une application en objet avec des champs vérifiables
- Dépendance test au lieu du service de travail
Les points forts
- Vérifie les types de résultats à travers les schémas
- La documentation décrit la connexion des modèles et des dépendances
Limites
- La structure correcte ne confirme pas la validité des champs
- Besoin d'un code d'application, d'un modèle et de tests pour différentes entrées
Choix et conditions
- Mode gratuit
- Oui
- Période d'essai
- Non confirmé
- Sans inscription
- Non confirmé
- Interface en russe
- Non confirmé
- Installation locale
- Oui
- API
- Non confirmé
« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.
- Formats d’entrée
- Texte, Code
- Résultat
- Données, Code
Conditions
Bibliothèque ouverte. Le fournisseur du modèle et les services externes exposent leurs propres conditions, et les appels locaux nécessitent des ressources informatiques. La structure correcte ne confirme pas la validité des champs.De la tâche au premier résultat
Exemple pratique
- Tâche
- Convertisse une application en objet avec des champs vérifiables
- Que préparer
- Trois applications anonymes, un schéma de résultat Python et un guide de test.
Consigne ou requête
Extraire le numéro de la demande, le sujet et l'indication d'urgence selon les instructions. Laissez les champs inconnus vides. Passez le résultat à la validation du schéma.
Résultat attendu
Objet typé avec des valeurs manquantes marquées.
Comment vérifier le résultat
- Vérifiez les champs de la circulation initiale.
- Remplacez le manuel par une dépendance de test et vérifiez le format incorrect.
Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.
Vérifier les détails
Sources officielles
La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.
