pydantic模型结构很大程度相似的对象？

Question

我想知道是否有人建议为这种情况建立Pydantic模型的更好方法吗？

我与（JSON）合作的数据集在整个过程中大多是相同的结构，但是有些差异仅在树的最低水平下降低。 IE：

// data.json
{
    "FirstItem": {
        "Name": "first item",
        "Data": {
            "attr_1": "a",
            "attr_2": "b"
        }
    },
    "SecondItem": {
        "Name": "second item",
        "Data": {
            "attr_3": "d",
            "attr_4": "e"
        }
    },
    ...
}

所以我想知道，是否有一种建议使用标准“项目”的Pydantic模型的建议方法（在这种情况下，它将具有“名称”和“数据”），然后更改在逐案？

我有一个工作的例子，但是感觉很冗长吗？

工作示例：

from pydantic import BaseModel

class FirstItemData(BaseModel):
    attr_1: str
    attr_2: str

class FirstItem(BaseModel):
    Name: str
    Data: FirstItemData # <--- The unique part

class SecondItemData(BaseModel):
    attr_3: str
    attr_4: str

class SecondItem(BaseModel):
    Name: str
    Data: SecondItemData

class Example(BaseModel):
    FirstItem: FirstItem
    SecondItem: SecondItem

o = Example.parse_file("data.json")

以上可以工作，但是感觉就像每次（具有“名称”和“数据”的零件）构建项目“持有人”是多余的吗？是否可以指定通用的“容器”结构，然后交换“数据”“？类似：

class GenericContainer(BaseModel):
    Name: str
    Data: ????

class Example(BaseModel):
    FirstItem: GenericContainer(Data = FirstItemData)
    SecondItem: GenericContainer(Data = SecondItemData)

或类似的东西？在这种情况下，我有几打这些唯一的“项目”（仅在其它们的'中'数据零件）似乎不正确地为每个类别创建两个类别吗

？数据，但在这种情况下是理想的，这是一个理想的选择

。

Answer 1

根据HernánAlarcón的评论，我想尝试和
我相信这应该有效。也许对某人有用。

from pydantic.generics import BaseModel, GenericModel
from typing import Generic, TypeVar, Optional

class FirstItemData(BaseModel):
    attr_1: str
    attr_2: str
class SecondItemData(BaseModel):
    attr_3: str
    attr_4: str
TypeX = TypeVar('TypeX')
class GenericContainer(GenericModel, Generic[TypeX]):
    Name: str
    Data: TypeX
class ItemBag(BaseModel):
    FirstItem: Optional[GenericContainer[FirstItemData]]
    SecondItem: Optional[GenericContainer[SecondItemData]]

# some tests
one_bag = ItemBag(FirstItem = {"Name":"My first item", "Data":{"attr_1":"test1", "attr_2":"test2"}})
another_bag = ItemBag(FirstItem = {"Name":"My first item", "Data":{"attr_1":"test1", "attr_2":"test2"}}, SecondItem = {"Name":"My first item", "Data":{"attr_3":"test3", "attr_4":"test4"}})
# failing tests to slightly check validation
one_failing_bag = ItemBag(FirstItem = {"Name":"My first item", "Data":{"attr_3":"test1", "attr_42":"test2"}})
another_failing_bag = ItemBag(SecondItem = {"Name":"My second item", "Data":{"attr_3":"test3", "attr_42":"test2"}})

# the parsing way
parsed_bag = ItemBag.parse_obj({"FirstItem":{"Name":"My first item", "Data":{"attr_1":"test1", "attr_2":"test2"}}, "SecondItem": {"Name":"My first item", "Data":{"attr_3":"test3", "attr_4":"test4"}}})

所以它有效，
但是我不确定我会选择通用性与可读性。