FastAPI Backend Development Bootcamp · Урок

Сериализация с model_dump и псевдонимами

«Сериализация с model_dump и псевдонимами» — бесплатный урок FastAPI Backend Development Bootcamp на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения FastAPI Backend Development Bootcamp, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс FastAPI Backend Development Bootcamp содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Serialization vs Validation

Pydantic does two jobs: validation (untrusted input becomes a typed model) and serialization (a model becomes a dict or JSON to send out). This lesson focuses on controlling the output side precisely.

model_dump Basics

In Pydantic v2, model_dump() turns a model into a dict and model_dump_json() into a JSON string.

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

u = User(name='Ada', age=36)
print(u.model_dump())
print(u.model_dump_json())

Including and Excluding Fields

Trim the output with include or exclude to hide internal or sensitive fields from a payload.

u.model_dump(exclude={'age'})
u.model_dump(include={'name'})

Dropping Defaults and None

Use exclude_none=True or exclude_defaults=True to produce leaner payloads that omit empty values.

class Profile(BaseModel):
    name: str
    bio: str | None = None

Profile(name='Ada').model_dump(exclude_none=True)

Field Aliases

External APIs often use names like userName while Python prefers user_name. An alias maps between them.

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    user_name: str = Field(alias='userName')

Serializing by Alias

By default model_dump uses the Python field names. Pass by_alias=True to output the alias names instead.

u = User(userName='ada')
print(u.model_dump())
print(u.model_dump(by_alias=True))

populate_by_name

Set model_config = ConfigDict(populate_by_name=True) to accept either the field name or the alias when parsing input, giving you flexibility on both ends.

from pydantic import ConfigDict

class User(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
    user_name: str = Field(alias='userName')

Computed Fields

Expose derived values in the output with @computed_field. They appear in model_dump but are not part of the input.

from pydantic import computed_field

class Person(BaseModel):
    first: str
    last: str
    @computed_field
    @property
    def full(self) -> str:
        return self.first + ' ' + self.last

Custom Field Serializers

Use @field_serializer to control how a specific field is rendered, for example formatting a datetime or masking a secret.

from pydantic import field_serializer

class Account(BaseModel):
    card: str
    @field_serializer('card')
    def mask(self, v: str) -> str:
        return '****' + v[-4:]

Alias Mapping in Plain Python

The by_alias transform is just key renaming. Here is the concept without Pydantic.

data = {'user_name': 'ada', 'user_age': 36}
alias = {'user_name': 'userName', 'user_age': 'userAge'}
out = {alias[k]: v for k, v in data.items()}
print(out)

FastAPI Response Integration

FastAPI serializes return values through your response_model. Set response_model_by_alias and exclusion flags on the route to shape the JSON your API emits.

@app.get('/user', response_model=User, response_model_by_alias=True)
async def get_user():
    return User(user_name='ada')

Quick Check

Your model has user_name: str = Field(alias='userName'). What does model_dump(by_alias=True) produce for the key?

Recap

You mastered Pydantic serialization:

model_dump / model_dump_json with include, exclude, and exclude_none.
Aliases plus by_alias and populate_by_name.
Computed fields and custom field serializers.
Wiring it into FastAPI response models.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Сериализация с model_dump и псевдонимами» бесплатный?

Да — полный текст урока «Сериализация с model_dump и псевдонимами» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс FastAPI Backend Development Bootcamp, подпишись на CoddyKit PRO. Курс FastAPI Backend Development Bootcamp содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Сериализация с model_dump и псевдонимами»?

Управляйте преобразованием моделей Pydantic в данные и обратно с помощью model_dump, псевдонимов полей, вычисляемых полей и параметров сериализации для чистых полезных нагрузок API. Ты практикуешь FastAPI Backend Development Bootcamp с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать FastAPI Backend Development Bootcamp?

Предыдущий опыт не требуется. FastAPI Backend Development Bootcamp на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Сериализация с model_dump и псевдонимами»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке FastAPI Backend Development Bootcamp?

Да. Каждый урок FastAPI Backend Development Bootcamp включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

Проверка полей Pydantic и валидаторы
Пользовательские типы данных и настройки
Вложенные модели и рекурсивные структуры
Сериализация с model_dump и псевдонимами

← Назад к FastAPI Backend Development Bootcamp