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使用 Pydantic 实现延迟 ForwardRef 的方法

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发布时间:2025-10-17 14:06:19

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来源于php中文网

原创

使用 pydantic 实现延迟 forwardref 的方法

本文旨在解决 Pydantic 中 `ForwardRef` 无法延迟加载的问题,通过介绍 discriminated unions 的使用方法,并提供代码示例,帮助开发者在处理包含子类的对象模型时,避免繁琐的隐藏机制,实现更简洁、灵活的代码结构,特别是在模块化开发中跨模块引用时。

在使用 Pydantic 构建复杂的数据模型时,经常会遇到类之间相互引用的情况,特别是当涉及到继承关系时。ForwardRef 可以用于解决循环依赖的问题,但有时我们需要延迟 ForwardRef 的解析,例如,当子类定义在其他模块中,且加载顺序无法保证时。本文将介绍一种使用 discriminated unions 的方法,避免手动隐藏类型变量,实现更优雅的延迟加载。

使用 Discriminated Unions

Discriminated Unions 是一种 Pydantic 特性,它允许根据某个字段的值来区分联合类型中的不同子类型。这可以有效地解决需要在运行时才能确定具体类型的问题。

以下是一个使用 discriminated unions 的示例,该示例定义了 Pet 基类和 Dog、Cat 子类,并使用 AnyPet 类型来表示它们的联合类型:

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal, Annotated, Union


class Pet(BaseModel):
    """Animal class"""
    name: str
    age: int


class Dog(Pet):
    """Dog class"""
    type: Literal["dog"] = "dog"
    breed: str


class Cat(Pet):
    """Cat class"""
    type: Literal["cat"] = "cat"
    breed: str


AnyPet = Annotated[Union[Dog, Cat], Field(discriminator="type")]


class Home(BaseModel):
    """Home class"""
    pet: AnyPet


data = {
    "pet": {
        "type": "dog",
        "name": "Buddy",
        "age": 4,
        "breed": "Golden Retriever"
    }
}

home = Home(**data)
print(home)

在这个例子中,AnyPet 使用 Annotated 和 Union 定义,Field(discriminator="type") 指定了使用 type 字段来区分 Dog 和 Cat 类型。当 Pydantic 解析 Home 模型时,会根据 pet 字典中的 type 字段的值来确定具体的 Pet 子类型。

跨模块场景下的应用

如果你的模型分布在多个模块中,并且无法轻易地生成所有子类的列表,可以考虑以下几种方法:

  1. 集中管理子类定义: 尽量将所有相关的子类定义放在同一个模块或子模块中,并在 __init__.py 中定义 AnyPet 类型。这样可以确保所有子类在定义 AnyPet 之前都被加载。

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    下载
    pets/
    ├── __init__.py  # 定义 AnyPet
    ├── cats.py      # 定义 Cat
    └── dogs.py      # 定义 Dog
  2. 自动生成联合类型: 如果无法集中管理子类,可以编写代码自动检测基类的所有子类,并生成联合类型。

    from pydantic import BaseModel
    from typing import Union, Annotated, Field
    
    class Pet(BaseModel):
        name: str
        age: int
    
    # 假设 Dog 和 Cat 在其他模块中定义并导入
    from .dogs import Dog
    from .cats import Cat
    
    valid_sub_classes = []
    
    for sub_class in Pet.__subclasses__():
        field = sub_class.model_fields.get("type", None)
    
        if field is None:
            raise ValueError(f"{sub_class.__name__} is missing a 'type' field")
    
        valid_sub_classes.append(sub_class)
    
    AnyPet = Annotated[Union[tuple(valid_sub_classes)], Field(discriminator="type")]
    print(AnyPet)

    这种方法可以动态地发现所有子类,并将其合并到联合类型中。

  3. 延迟执行: 如果上述方法都不可行,可以定义一个函数来延迟执行生成联合类型的代码。

    from pydantic import BaseModel
    from typing import Union, Annotated, Field
    
    def get_any_pet():
        class Pet(BaseModel):
            name: str
            age: int
    
        # 假设 Dog 和 Cat 在其他模块中定义并导入
        from .dogs import Dog
        from .cats import Cat
    
        valid_sub_classes = []
    
        for sub_class in Pet.__subclasses__():
            field = sub_class.model_fields.get("type", None)
    
            if field is None:
                raise ValueError(f"{sub_class.__name__} is missing a 'type' field")
    
            valid_sub_classes.append(sub_class)
    
        return Annotated[Union[tuple(valid_sub_classes)], Field(discriminator="type")]
    
    AnyPet = get_any_pet()
    
    class Home(BaseModel):
        pet: AnyPet

    这种方法可以将类型定义推迟到运行时,确保所有子类都已加载。

注意事项

  • 确保所有子类都定义了一个用于区分类型的字段,并在 Field(discriminator="type") 中正确指定。
  • 在跨模块场景下,仔细考虑模块的加载顺序,并选择合适的解决方案。
  • 如果使用自动生成联合类型的方法,确保基类的所有子类都符合预期。

总结

通过使用 discriminated unions,可以有效地解决 Pydantic 中 ForwardRef 无法延迟加载的问题,并避免繁琐的隐藏机制。在跨模块场景下,可以结合集中管理子类定义、自动生成联合类型或延迟执行等方法,实现更灵活、可维护的代码结构。选择哪种方法取决于具体的项目结构和需求。

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