Pydantic के साथ मॉडल इनपुट
टूल के तर्कों के लिए प्रकार-सहित संरचना परिभाषित करें।
Pydantic के साथ मॉडल इनपुट, CoddyKit पर MCP Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 2वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह MCP Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। MCP Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
हर इनपुट के लिए एक मॉडल
टूल के आर्ग्युमेंट का आकार तय करने के लिए आप एक Pydantic मॉडल लिखते हैं: एक छोटी क्लास जिसमें हर एट्रिब्यूट इनपुट का प्रकारयुक्त फ़ील्ड होता है।
from pydantic import BaseModel
class SearchInput(BaseModel):
query: str
limit: intBaseModel की सबक्लास बनाएँ
हर इनपुट मॉडल BaseModel से इनहेरिट करता है, जो उसे पार्सिंग, सत्यापन और JSON स्कीमा बनाने की सुविधाएँ स्वतः देता है।
फ़ील्ड प्रकारयुक्त एट्रिब्यूट हैं
हर पंक्ति एक फ़ील्ड और उसका प्रकार बताती है। Pydantic इन एनोटेशन को पढ़कर जानता है कि मान्य इनपुट कैसा दिखता है।
मॉडल को एक आर्ग्युमेंट के रूप में दें
FastMCP टूल में मॉडल को एकमात्र प्रकारयुक्त पैरामीटर के रूप में स्वीकार करें; फ़्रेमवर्क उसी से स्कीमा बना देगा।
@mcp.tool()
def search(args: SearchInput) -> str:
return run(args.query, args.limit)नाम से फ़ील्ड तक पहुँचें
टूल के भीतर मानों को एट्रिब्यूट के रूप में पढ़ें: args.query और args.limit। dict में कुंजी खोजने की आवश्यकता नहीं होती और आपका संपादक इन्हें स्वतः पूरा करता है।
जहाँ उचित हो, प्रकार बदलना
Pydantic संगत मानों का रूपांतरण सहजता से कर देता है, जैसे स्ट्रिंग 5 को पूर्णांक 5 में बदलना, इसलिए छोटी असंगतियाँ अपने-आप संभल जाती हैं।
गलत प्रकारों को अस्वीकार करना
यदि कोई मान घोषित प्रकार में नहीं बदला जा सकता, तो Pydantic उसे आगे जाने देने के बजाय स्पष्ट सत्यापन त्रुटि उत्पन्न करता है।
नेस्टेड मॉडल
कोई फ़ील्ड स्वयं भी दूसरा मॉडल हो सकता है, जिससे गहरे नेस्टेड कच्चे dict के बजाय नेस्टेड ऑब्जेक्ट को साफ़-सुथरे ढंग से बताया जा सकता है।
class Address(BaseModel):
city: str
class User(BaseModel):
name: str
home: Addressस्कीमा स्वतः बनता है
Pydantic आपके मॉडल को अपने-आप JSON स्कीमा में बदल देता है। MCP इसे क्लाइंट तक भेजता है, ताकि मॉडल इनपुट का आकार समझ सके।
मॉडलों का कई टूल में पुनः उपयोग करें
एक मॉडल को एक बार परिभाषित करके कई टूल में साझा करें। इससे आपके इनपुट के आकार एकसमान रहते हैं और कोड दोहराना नहीं पड़ता।
शुरू से अंत तक प्रकार सुरक्षा
मॉडल के कॉल से लेकर आपके फ़ंक्शन के मुख्य भाग तक, डेटा एक ही सत्यापित प्रकार बनाए रखता है, इसलिए आपको फिर बिना प्रकार वाले dict सँभालने की ज़रूरत नहीं होगी।
त्वरित जाँच
Pydantic के साथ टूल के लिए प्रकारयुक्त इनपुट का आकार कैसे परिभाषित करते हैं?
पुनरावलोकन
BaseModel की सबक्लास बनाएँ, प्रकारयुक्त फ़ील्ड सूचीबद्ध करें और मॉडल को एक आर्ग्युमेंट के रूप में दें। Pydantic इनपुट का सत्यापन करके स्कीमा बनाता है। ✅
एआई शिक्षक के साथ Python सीखें — निःशुल्क
अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिखें और चलाएँ, चौबीसों घंटे एआई शिक्षक से तुरंत सहायता पाएँ, और वेब या ऐप पर वहीं से शुरू करें जहाँ आपने छोड़ा था।
- पाठ्यक्रम
- 30
- पाठ
- 120
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “Pydantic के साथ मॉडल इनपुट” पाठ निःशुल्क है?
हाँ — MCP Academy अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “Pydantic के साथ मॉडल इनपुट” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। MCP Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“Pydantic के साथ मॉडल इनपुट” में मैं क्या सीखूँगा?
टूल के तर्कों के लिए प्रकार-सहित संरचना परिभाषित करें। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ MCP Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या MCP Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर MCP Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 2वाँ पाठ है।
“Pydantic के साथ मॉडल इनपुट” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस MCP Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर MCP Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- ढीले तर्कों से स्कीमा बेहतर क्यों हैं
- Pydantic के साथ मॉडल इनपुट
- बाधाएँ, डिफ़ॉल्ट और एनम
- मॉडल का मार्गदर्शन करने वाले फ़ील्ड विवरण