micromodels 技术文档
2024-12-20 21:40:14作者:翟萌耘Ralph
micromodels 是一个简单的库,用于基于字典数据构建模型类。它非常适合将 Python 对象封装在来自网络 API 的 JSON 数据周围。
以下是 micromodels 的技术文档,包括安装指南、使用说明和 API 使用文档。
1. 安装指南
micromodels 可以通过 pip 安装:
pip install micromodels
2. 项目的使用说明
micromodels 允许你创建模型类,这些模型类可以基于字典数据。以下是一些简单的示例:
简单示例
import micromodels
class Author(micromodels.Model):
first_name = micromodels.CharField()
last_name = micromodels.CharField()
date_of_birth = micromodels.DateField(format="%Y-%m-%d")
@property
def full_name(self):
return f"{self.first_name} {self.last_name}"
douglas_data = {
"first_name": "Douglas",
"last_name": "Adams",
"date_of_birth": "1952-03-11",
}
douglas = Author.from_dict(douglas_data)
print(f"{douglas.full_name} was born in {douglas.date_of_birth.strftime('%Y')}")
复杂示例
import json
from urllib2 import urlopen
import micromodels
class TwitterUser(micromodels.Model):
id = micromodels.IntegerField()
screen_name = micromodels.CharField()
name = micromodels.CharField()
description = micromodels.CharField()
def get_profile_url(self):
return f'http://twitter.com/{self.screen_name}'
class Tweet(micromodels.Model):
id = micromodels.IntegerField()
text = micromodels.CharField()
created_at = micromodels.DateTimeField(format="%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y")
user = micromodels.ModelField(TwitterUser)
json_data = urlopen('http://api.twitter.com/1/statuses/show/20.json').read()
tweet = Tweet.from_dict(json_data, is_json=True)
print(tweet.user.name)
print(tweet.user.get_profile_url())
print(tweet.id)
print(tweet.created_at.strftime('%A'))
tweet.add_field('retweet_count', 44, micromodels.IntegerField())
print(tweet.retweet_count)
print(tweet.to_dict())
print(tweet.to_json())
3. 项目 API 使用文档
micromodels 提供了多种字段类型,用于构建模型类:
BaseField: 最简单的字段类型,直接传递数据字典中的内容。CharField: 字符串字段。IntegerField: 整数字段。FloatField: 浮点数字段。BooleanField: 布尔字段。DateTimeField: 日期时间字段。DateField: 日期字段。TimeField: 时间字段。FieldCollectionField: 用于处理列表数据的字段。ModelField: 用于嵌套模型的字段。ModelCollectionField: 用于处理模型列表的字段。
每种字段类型都有不同的选项,例如 source 选项允许你指定数据字典中的键名。
4. 项目安装方式
micromodels 的安装方式已在安装指南中说明,使用 pip 命令即可:
pip install micromodels
以上是 micromodels 的技术文档,希望对您使用该库有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0452
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
XianyuAutoAgent智能闲鱼客服机器人系统:专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案,实现闲鱼平台7×24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。Python05
new-apiAI模型聚合管理中转分发系统,一个应用管理您的所有AI模型,支持将多种大模型转为统一格式调用,支持OpenAI、Claude、Gemini等格式,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用。🍥 A Unified AI Model Management & Distribution System. Aggregate all your LLMs into one app and access them via an OpenAI-compatible API, with native support for Claude (Messages) and Gemini formats.TSX028
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0314
mllm轻量化的端侧多模态推理框架,支持多种硬件后端https://ubiquitouslearning.github.io/mllm/C++00
项目优选
收起
暂无描述
Markdown
831
5.5 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
495
520
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
976
2.31 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
805
1.15 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
792
1.59 K
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
487
314
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.03 K
777
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.21 K
1.26 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
656
296