Pydantic Schema生成指南：自定义JSON Schema

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title: Pydantic Schema生成指南：自定义JSON Schema
date: 2025/3/27
updated: 2025/3/27
author: cmdragon

excerpt:
Pydantic的Schema生成机制支持从基础定义到企业级应用的完整解决方案。默认流程包含字段定义、元数据收集、类型映射和Schema组装四个步骤。通过Field的json_schema_extra可注入字段级扩展元数据，继承GenerateJsonSchema实现类型映射重载。动态生成支持运行时模型构建和环境感知调整，企业级方案涵盖OpenAPI增强和版本化管理。性能优化推荐LRU缓存，错误处理需注意格式兼容性和必填字段验证。最佳实践包括契约优先、版本控制和自动化测试。

categories:

• 后端开发
• FastAPI

tags:

• Pydantic Schema生成
• JSON Schema定制
• OpenAPI规范增强
• 动态Schema构建
• 字段元数据管理
• 企业级数据契约
• Schema版本控制

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第一章：Schema生成基础

1.1 默认Schema生成机制

from pydantic import BaseModel


class User(BaseModel):
    id: int
    name: str = Field(..., max_length=50)


print(User.schema_json(indent=2))

输出特征：

{
   
  "title": "User",
  "type": "object",
  "properties": {
   
    "id": {
   
      "title": "Id",
      "type": "integer"
    },
    "name": {
   
      "title": "Name",
      "type": "string",
      "maxLength": 50
    }
  },
  "required": [
    "id",
    "name"
  ]
}

1.2 Schema生成流程