首页
/ micromodels 技术文档

micromodels 技术文档

2024-12-17 11:03:27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。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
609
115
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
79
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
111
25
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
60
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
45
29
go-stockgo-stock
🦄🦄🦄AI赋能股票分析:自选股行情获取,成本盈亏展示,涨跌报警推送,市场整体/个股情绪分析,K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek,OpenAI, Ollama,LMStudio,AnythingLLM,硅基流动,火山方舟,阿里云百炼等平台或模型。
Go
1
0
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
205
57
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
184
34
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
182
44
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
8
0