Pydantic 是目前最流行的 Python 数据验证工具
- Python 作为一种动态类型语言,在开发和易用性上存在优势
- 因此也需要对程序进行功能更强大的类型检查和数据验证
Pydantic 的特点
- 自定义与扩展:可用于任意 Python 对象的数据类型验证,支持嵌套结构
- 验证的灵活性:类型丰富,验证的时间点灵活,严格模式 vs 宽松模式
- 序列化:Pydantic 对象支持序列化和反序列化为字典和 JSON 字符串
- 高性能:核心验证逻辑基于 Rust 编写,性能出色且可靠,
分类目录归档:Python
Pydantic 是目前最流行的 Python 数据验证工具
Pydantic 的特点
不同日志级别:
基本概念:
适用内置库实现 json 的基本操作
import json
food_ratings = {"organic dog food": 2, "human food": 10}
json.dumps(food_ratings) # 将 Python 字典转换为 JSON 对象
# '{"organic dog food": 2, "human foo
PyG (PyTorch Geometric),基于 PyTorch 编写和训练图神经网络 (GNN)
NetworkX 是一个 Python 包,常用于创建、操作和挖掘图/复杂网络
本教程默认使用 NetworkX=3.2.1
G = nx.Gr
常用指令:
pip install sampleproject
pip install sampleproject==1.0.4 # 指定版本
pip
steamlit-extras是一个 Python 库,汇集了很多有用的 Streamlit 代码
功能概述(部分):
add_vertical_space
:增加空白行,常用于调整布局altex
:快速制作 Streamlit 图表,API 简单实用annotated_text
:文本显示格式优化(高亮、注释、文本框)app_logo
:在目录左上角显示指定的 LOGObadge
:创建自定义徽章(比如 PyPI, GitHub, Twitter, Buy Me a Coffee)colored_header
:标题美化,显示带有彩色下划线/添加标题说明center_runn