ChatMessageRequest Classe

Richiedere il payload per l'invio della cronologia delle chat alla piattaforma MCP.

Questo modello rappresenta il corpo completo della richiesta inviato all'endpoint della cronologia delle chat della piattaforma MCP per l'analisi della protezione dalle minacce. Include il contesto della conversazione corrente e i messaggi cronologici.

Il modello usa alias di campo per serializzare in formato JSON camelCase come richiesto dall'API della piattaforma MCP.

Costruttore

pydantic model ChatMessageRequest

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
conversationId Necessario
messageId Necessario
userMessage Necessario
chatHistory Necessario

Esempio


>>> from microsoft_agents_a365.tooling.models import ChatHistoryMessage
>>> request = ChatMessageRequest(
...     conversation_id="conv-123",
...     message_id="msg-456",
...     user_message="What is the weather today?",
...     chat_history=[
...         ChatHistoryMessage(role="user", content="Hello"),
...         ChatHistoryMessage(role="assistant", content="Hi there!"),
...     ]
... )
>>> # Serialize to camelCase JSON
>>> json_dict = request.model_dump(by_alias=True)
>>> print(json_dict["conversationId"])
'conv-123'

Metodi

__init__	Creare un nuovo modello analizzando e convalidando i dati di input dagli argomenti delle parole chiave. Genera [ValidationError][pydantic_core. ValidationError] se i dati di input non possono essere convalidati per formare un modello valido. self è posizionale in modo esplicito per consentire l'auto come nome di campo.
__new__
construct
copy	Restituisce una copia del modello. !!! avviso "Deprecato" Questo metodo è ora deprecato; usare invece model_copy . Se è necessario includere o escludere, usare: `python {test="skip" lint="skip"} data = self.model_dump(include=include, exclude=exclude, round_trip=True) data = {data, (update or {})} copied = self.model_validate(data)`
dict
from_orm
json
model_construct	Crea una nuova istanza della classe Model con dati convalidati. Crea un nuovo set di impostazioni del modello epydantic_fields_set da dati attendibili o con convalida preliminare. I valori predefiniti vengono rispettati, ma non viene eseguita alcuna altra convalida. !!! Nota model_construct() rispetta in genere l'impostazione model_config.extra nel modello fornito. Ovvero, se model_config.extra == 'allow', tutti i valori passati aggiuntivi vengono aggiunti ai campi dict e pydantic_extra dell'istanza del modello. Se model_config.extra == 'ignore' (impostazione predefinita), tutti i valori passati aggiuntivi vengono ignorati. Poiché non viene eseguita alcuna convalida con una chiamata a model_construct(), la presenza di model_config.extra == 'forbid' non genera un errore se vengono passati valori aggiuntivi, ma verranno ignorati.
model_copy	!!! model_copy "Documentazione sull'utilizzo" astratta Restituisce una copia del modello. !!! Nota Il [dict][oggetto dell'istanza sottostante.attributo dict] copiato. Questo potrebbe avere effetti collaterali imprevisti se si archivia qualcosa, sopra i campi del modello (ad esempio, il valore di [proprietà memorizzate nella cache][functools.cached_property]).
model_dump	!!! model_dump "Documentazione sull'utilizzo" astratta Generare una rappresentazione del dizionario del modello, specificando facoltativamente i campi da includere o escludere.
model_dump_json	!!! model_dump_json "Documentazione sull'utilizzo" astratta Genera una rappresentazione JSON del modello usando il metodo to_json di Pydantic.
model_json_schema	Genera uno schema JSON per una classe del modello.
model_parametrized_name	Calcolare il nome della classe per le parametrizzazioni delle classi generiche. Questo metodo può essere sottoposto a override per ottenere uno schema di denominazione personalizzato per BaseModel generico.
model_post_init	Eseguire l'override di questo metodo per eseguire un'inizializzazione aggiuntiva dopo init e model_construct. Questa operazione è utile se si desidera eseguire una convalida che richiede l'inizializzazione dell'intero modello.
model_rebuild	Provare a ricompilare lo schema pydantic-core per il modello. Ciò può essere necessario quando una delle annotazioni è un ForwardRef che non è stato possibile risolvere durante il tentativo iniziale di compilare lo schema e la ricompilazione automatica non riesce.
model_validate	Convalidare un'istanza del modello pydantic.
model_validate_json	!!! Analisi JSON astratta "Documentazione sull'utilizzo" Convalidare i dati JSON specificati rispetto al modello Pydantic.
model_validate_strings	Convalidare l'oggetto specificato con dati stringa rispetto al modello Pydantic.
not_empty	Verificare che i campi stringa non siano vuoti o solo spazi vuoti.
parse_file
parse_obj
parse_raw
schema
schema_json
update_forward_refs
validate

init

Creare un nuovo modello analizzando e convalidando i dati di input dagli argomenti delle parole chiave.

Genera [ValidationError][pydantic_core. ValidationError] se i dati di input non possono essere convalidati per formare un modello valido.

self è posizionale in modo esplicito per consentire l'auto come nome di campo.

__init__(**data: Any) -> None

Parametri

Nome	Descrizione
data Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
None

new

__new__(**kwargs)

construct

construct(_fields_set: set[str] | None = None, **values: Any) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
_fields_set	set[str] \| None Valore predefinito: None
values Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

copy

Restituisce una copia del modello.

!!! avviso "Deprecato" Questo metodo è ora deprecato; usare invece model_copy .

Se è necessario includere o escludere, usare:

python {test="skip" lint="skip"} data = self.model_dump(include=include, exclude=exclude, round_trip=True) data = {**data, **(update or {})} copied = self.model_validate(data)

copy(*, include: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, exclude: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, update: Dict[str, Any] | None = None, deep: bool = False) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
include Necessario	<xref:AbstractSetIntStr> \| <xref:MappingIntStrAny> \| None Set facoltativo o mapping che specifica i campi da includere nel modello copiato.
exclude Necessario	<xref:AbstractSetIntStr> \| <xref:MappingIntStrAny> \| None Set facoltativo o mapping che specifica i campi da escludere nel modello copiato.
update Necessario	Dict[str, Any] \| None Dizionario facoltativo di coppie di valori di campo per sostituire i valori dei campi nel modello copiato.
deep Necessario	bool Se True, i valori dei campi che sono modelli Pydantic verranno copiati in modo approfondito.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
include	Valore predefinito: None
exclude	Valore predefinito: None
update	Valore predefinito: None
deep	Valore predefinito: False

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Copia del modello con campi inclusi, esclusi e aggiornati come specificato.

dict

dict(*, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, by_alias: bool = False, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False) -> Dict[str, Any]

Parametri

Nome	Descrizione
include Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None
exclude Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None
by_alias Necessario	bool
exclude_unset Necessario	bool
exclude_defaults Necessario	bool
exclude_none Necessario	bool

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
include	Valore predefinito: None
exclude	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: False
exclude_unset	Valore predefinito: False
exclude_defaults	Valore predefinito: False
exclude_none	Valore predefinito: False

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Dict[str, Any]

from_orm

from_orm(obj: Any) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
obj Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

json

json(*, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, by_alias: bool = False, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, encoder: Callable[[Any], Any] | None = PydanticUndefined, models_as_dict: bool = PydanticUndefined, **dumps_kwargs: Any) -> str

Parametri

Nome	Descrizione
include Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None
exclude Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None
by_alias Necessario	bool
exclude_unset Necessario	bool
exclude_defaults Necessario	bool
exclude_none Necessario	bool
encoder Necessario	Callable[[Any], Any] \| None
models_as_dict Necessario	bool
dumps_kwargs Necessario	Any

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
include	Valore predefinito: None
exclude	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: False
exclude_unset	Valore predefinito: False
exclude_defaults	Valore predefinito: False
exclude_none	Valore predefinito: False
encoder	Valore predefinito: PydanticUndefined
models_as_dict	Valore predefinito: PydanticUndefined

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
str

model_construct

Crea una nuova istanza della classe Model con dati convalidati.

Crea un nuovo set di impostazioni del modello epydantic_fields_set da dati attendibili o con convalida preliminare. I valori predefiniti vengono rispettati, ma non viene eseguita alcuna altra convalida.

!!! Nota model_construct() rispetta in genere l'impostazione model_config.extra nel modello fornito. Ovvero, se model_config.extra == 'allow', tutti i valori passati aggiuntivi vengono aggiunti ai campi dict e pydantic_extra dell'istanza del modello. Se model_config.extra == 'ignore' (impostazione predefinita), tutti i valori passati aggiuntivi vengono ignorati. Poiché non viene eseguita alcuna convalida con una chiamata a model_construct(), la presenza di model_config.extra == 'forbid' non genera un errore se vengono passati valori aggiuntivi, ma verranno ignorati.

model_construct(_fields_set: set[str] | None = None, **values: Any) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
_fields_set	set[str] \| None Set di nomi di campo originariamente impostati in modo esplicito durante la creazione di istanze. Se specificato, viene usato direttamente per [model_fields_set][pydantic. attributo BaseModel.model_fields_set]. In caso contrario, verranno utilizzati i nomi dei campi dell'argomento valori . Valore predefinito: None
values Necessario	Any Dizionario dati attendibile o con convalida preliminare.

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Nuova istanza della classe Model con dati convalidati.

model_copy

!!! model_copy "Documentazione sull'utilizzo" astratta

Restituisce una copia del modello.

!!! Nota Il [dict][oggetto dell'istanza sottostante.attributo dict] copiato. Questo potrebbe avere effetti collaterali imprevisti se si archivia qualcosa, sopra i campi del modello (ad esempio, il valore di [proprietà memorizzate nella cache][functools.cached_property]).

model_copy(*, update: Mapping[str, Any] | None = None, deep: bool = False) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
update Necessario	Mapping[str, Any] \| None Valori da modificare/aggiungere nel nuovo modello. Nota: i dati non vengono convalidati prima di creare il nuovo modello. È consigliabile considerare attendibili questi dati.
deep Necessario	bool Impostare su True per creare una copia completa del modello.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
update	Valore predefinito: None
deep	Valore predefinito: False

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Nuova istanza del modello.

model_dump

!!! model_dump "Documentazione sull'utilizzo" astratta

Generare una rappresentazione del dizionario del modello, specificando facoltativamente i campi da includere o escludere.

model_dump(*, mode: Literal['json', 'python'] | str = 'python', include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, exclude_computed_fields: bool = False, round_trip: bool = False, warnings: bool | Literal['none', 'warn', 'error'] = True, fallback: Callable[[Any], Any] | None = None, serialize_as_any: bool = False, polymorphic_serialization: bool | None = None) -> dict[str, Any]

Parametri

Nome	Descrizione
mode Necessario	Literal['json', 'python'] \| str Modalità in cui deve essere eseguita to_python . Se la modalità è "json", l'output conterrà solo tipi serializzabili JSON. Se la modalità è "python", l'output può contenere oggetti Python non serializzabili json.
include Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None Set di campi da includere nell'output.
exclude Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None Set di campi da escludere dall'output.
context Necessario	Any \| None Contesto aggiuntivo da passare al serializzatore.
by_alias Necessario	bool \| None Indica se usare l'alias del campo nella chiave del dizionario, se definito.
exclude_unset Necessario	bool Indica se escludere campi che non sono stati impostati in modo esplicito.
exclude_defaults Necessario	bool Indica se escludere i campi impostati sul valore predefinito.
exclude_none Necessario	bool Indica se escludere campi con valore None.
exclude_computed_fields Necessario	bool Indica se escludere i campi calcolati. Anche se questo può essere utile per il round trip, è in genere consigliabile usare il parametro dedicato round_trip .
round_trip Necessario	bool Se True, i valori di cui è stato eseguito il dump devono essere validi come input per i tipi non idempotenti, ad esempio Json[T].
warnings Necessario	bool \| Literal['none', 'warn', 'error'] Come gestire gli errori di serializzazione. False/"none" li ignora, True/"warn" registra gli errori, "error" genera un [PydanticSerializationError][pydantic_core. PydanticSerializationError].
fallback Necessario	Callable[[Any], Any] \| None Funzione da chiamare quando viene rilevato un valore sconosciuto. Se non specificato, [PydanticSerializationError][pydantic_core. Viene generato l'errore PydanticSerializationError].
serialize_as_any Necessario	bool Indica se serializzare i campi con il comportamento di serializzazione di tipizzazione anatra.
polymorphic_serialization Necessario	bool \| None Indica se usare la serializzazione polimorfica del modello e della classe di dati per questa chiamata.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
mode	Valore predefinito: 'python'
include	Valore predefinito: None
exclude	Valore predefinito: None
context	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: None
exclude_unset	Valore predefinito: False
exclude_defaults	Valore predefinito: False
exclude_none	Valore predefinito: False
exclude_computed_fields	Valore predefinito: False
round_trip	Valore predefinito: False
warnings	Valore predefinito: True
fallback	Valore predefinito: None
serialize_as_any	Valore predefinito: False
polymorphic_serialization	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
dict[str, Any]	Rappresentazione del dizionario del modello.

model_dump_json

!!! model_dump_json "Documentazione sull'utilizzo" astratta

Genera una rappresentazione JSON del modello usando il metodo to_json di Pydantic.

model_dump_json(*, indent: int | None = None, ensure_ascii: bool = False, include: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, exclude: set[int] | set[str] | Mapping[int, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | Mapping[str, set[int] | set[str] | Mapping[int, IncEx | bool] | Mapping[str, IncEx | bool] | bool] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, exclude_computed_fields: bool = False, round_trip: bool = False, warnings: bool | Literal['none', 'warn', 'error'] = True, fallback: Callable[[Any], Any] | None = None, serialize_as_any: bool = False, polymorphic_serialization: bool | None = None) -> str

Parametri

Nome	Descrizione
indent Necessario	int \| None Rientro da usare nell'output JSON. Se None viene passato, l'output sarà compatto.
ensure_ascii Necessario	bool Se True, l'output garantisce che tutti i caratteri non ASCII in ingresso siano preceduti da un carattere di escape. Se False (impostazione predefinita), questi caratteri verranno restituiti as-is.
include Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None Campi da includere nell'output JSON.
exclude Necessario	set[int] \| set[str] \| Mapping[int, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| Mapping[str, set[int] \| set[str] \| Mapping[int, <xref:IncEx> \| bool] \| Mapping[str, <xref:IncEx> \| bool] \| bool] \| None Campi da escludere dall'output JSON.
context Necessario	Any \| None Contesto aggiuntivo da passare al serializzatore.
by_alias Necessario	bool \| None Indica se serializzare utilizzando alias di campo.
exclude_unset Necessario	bool Indica se escludere campi che non sono stati impostati in modo esplicito.
exclude_defaults Necessario	bool Indica se escludere i campi impostati sul valore predefinito.
exclude_none Necessario	bool Indica se escludere campi con valore None.
exclude_computed_fields Necessario	bool Indica se escludere i campi calcolati. Anche se questo può essere utile per il round trip, è in genere consigliabile usare il parametro dedicato round_trip .
round_trip Necessario	bool Se True, i valori di cui è stato eseguito il dump devono essere validi come input per i tipi non idempotenti, ad esempio Json[T].
warnings Necessario	bool \| Literal['none', 'warn', 'error'] Come gestire gli errori di serializzazione. False/"none" li ignora, True/"warn" registra gli errori, "error" genera un [PydanticSerializationError][pydantic_core. PydanticSerializationError].
fallback Necessario	Callable[[Any], Any] \| None Funzione da chiamare quando viene rilevato un valore sconosciuto. Se non specificato, [PydanticSerializationError][pydantic_core. Viene generato l'errore PydanticSerializationError].
serialize_as_any Necessario	bool Indica se serializzare i campi con il comportamento di serializzazione di tipizzazione anatra.
polymorphic_serialization Necessario	bool \| None Indica se usare la serializzazione polimorfica del modello e della classe di dati per questa chiamata.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
indent	Valore predefinito: None
ensure_ascii	Valore predefinito: False
include	Valore predefinito: None
exclude	Valore predefinito: None
context	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: None
exclude_unset	Valore predefinito: False
exclude_defaults	Valore predefinito: False
exclude_none	Valore predefinito: False
exclude_computed_fields	Valore predefinito: False
round_trip	Valore predefinito: False
warnings	Valore predefinito: True
fallback	Valore predefinito: None
serialize_as_any	Valore predefinito: False
polymorphic_serialization	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
str	Rappresentazione di stringa JSON del modello.

model_json_schema

Genera uno schema JSON per una classe del modello.

model_json_schema(by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE, schema_generator: type[GenerateJsonSchema] = GenerateJsonSchema, mode: Literal['validation', 'serialization'] = 'validation', *, union_format: Literal['any_of', 'primitive_type_array'] = 'any_of') -> dict[str, Any]

Parametri

Nome	Descrizione
by_alias	bool Indica se usare o meno alias di attributo. Valore predefinito: True
ref_template	str Modello di riferimento. Valore predefinito: DEFAULT_REF_TEMPLATE
union_format Necessario	Literal['any_of', 'primitive_type_array'] Formato da utilizzare quando si combinano schemi da unioni. Può essere uno dei seguenti: 'any_of': usare anyOf parola chiave per combinare gli schemi (impostazione predefinita). 'primitive_type_array': usare la parola chiave type come matrice di stringhe contenente ogni tipo della combinazione. Se uno degli schemi non è un tipo primitivo (string, boolean, null, integer o number) o contiene vincoli/metadati, esegue il fallback a any_of.
schema_generator	type[<xref:pydantic.json_schema.GenerateJsonSchema>] Per eseguire l'override della logica usata per generare lo schema JSON, come sottoclasse di GenerateJsonSchema con le modifiche desiderate Valore predefinito: GenerateJsonSchema
mode	Literal['validation', 'serialization'] Modalità in cui generare lo schema. Valore predefinito: 'validation'

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
union_format	Valore predefinito: 'any_of'

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
dict[str, Any]	Schema JSON per la classe del modello specificata.

model_parametrized_name

Calcolare il nome della classe per le parametrizzazioni delle classi generiche.

Questo metodo può essere sottoposto a override per ottenere uno schema di denominazione personalizzato per BaseModel generico.

model_parametrized_name(params: tuple[type[Any], ...]) -> str

Parametri

Nome	Descrizione
params Necessario	tuple[type[Any], ...] Tupla di tipi della classe . Dato un modello di classe generico con 2 variabili di tipo e un modello concreto Model[str, int], il valore (str, int) verrebbe passato ai parametri.

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
str	Stringa che rappresenta la nuova classe in cui i parametri vengono passati a cls come variabili di tipo.

Eccezioni

Tipo	Descrizione
TypeError	Generato quando si tenta di generare nomi concreti per modelli non generici.

model_post_init

Eseguire l'override di questo metodo per eseguire un'inizializzazione aggiuntiva dopo init e model_construct. Questa operazione è utile se si desidera eseguire una convalida che richiede l'inizializzazione dell'intero modello.

model_post_init(context: Any, /) -> None

Parametri posizionali

Nome	Descrizione
context Necessario

Parametri

Nome	Descrizione
context Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
None

model_rebuild

Provare a ricompilare lo schema pydantic-core per il modello.

Ciò può essere necessario quando una delle annotazioni è un ForwardRef che non è stato possibile risolvere durante il tentativo iniziale di compilare lo schema e la ricompilazione automatica non riesce.

model_rebuild(*, force: bool = False, raise_errors: bool = True, _parent_namespace_depth: int = 2, _types_namespace: MappingNamespace | None = None) -> bool | None

Parametri

Nome	Descrizione
force Necessario	bool Indica se forzare la ricompilazione dello schema del modello, l'impostazione predefinita è False.
raise_errors Necessario	bool Indica se generare errori, il valore predefinito è True.
_parent_namespace_depth Necessario	int Il livello di profondità dello spazio dei nomi padre, il valore predefinito è 2.
_types_namespace Necessario	<xref:MappingNamespace> \| None Lo spazio dei nomi types, per impostazione predefinita, è Nessuno.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
force	Valore predefinito: False
raise_errors	Valore predefinito: True
_parent_namespace_depth	Valore predefinito: 2
_types_namespace	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
bool \| None	Restituisce Nessuno se lo schema è già "completo" e la ricompilazione non è necessaria. Se la ricompilazione è necessaria , restituisce True se la ricompilazione è riuscita; in caso contrario, False.

model_validate

Convalidare un'istanza del modello pydantic.

model_validate(obj: Any, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, from_attributes: bool | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
obj Necessario	Any Oggetto da convalidare.
strict Necessario	bool \| None Indica se applicare rigorosamente i tipi.
extra Necessario	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] \| None Se ignorare, consentire o impedire dati aggiuntivi durante la convalida del modello. Vedere [valore di configurazione aggiuntivo ][pydantic. ConfigDict.extra] per informazioni dettagliate.
from_attributes Necessario	bool \| None Indica se estrarre dati dagli attributi dell'oggetto.
context Necessario	Any \| None Contesto aggiuntivo da passare al validator.
by_alias Necessario	bool \| None Indica se usare l'alias del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.
by_name Necessario	bool \| None Indica se usare il nome del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
strict	Valore predefinito: None
extra	Valore predefinito: None
from_attributes	Valore predefinito: None
context	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: None
by_name	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Istanza del modello convalidata.

Eccezioni

Tipo	Descrizione
ValidationError	Se non è stato possibile convalidare l'oggetto.

model_validate_json

!!! Analisi JSON astratta "Documentazione sull'utilizzo"

Convalidare i dati JSON specificati rispetto al modello Pydantic.

model_validate_json(json_data: str | bytes | bytearray, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
json_data Necessario	str \| bytes \| bytearray Dati JSON da convalidare.
strict Necessario	bool \| None Indica se applicare rigorosamente i tipi.
extra Necessario	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] \| None Se ignorare, consentire o impedire dati aggiuntivi durante la convalida del modello. Vedere [valore di configurazione aggiuntivo ][pydantic. ConfigDict.extra] per informazioni dettagliate.
context Necessario	Any \| None Variabili aggiuntive da passare al validator.
by_alias Necessario	bool \| None Indica se usare l'alias del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.
by_name Necessario	bool \| None Indica se usare il nome del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
strict	Valore predefinito: None
extra	Valore predefinito: None
context	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: None
by_name	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Modello Pydantic convalidato.

Eccezioni

Tipo	Descrizione
ValidationError	Se json_data non è una stringa JSON o non è stato possibile convalidare l'oggetto.

model_validate_strings

Convalidare l'oggetto specificato con dati stringa rispetto al modello Pydantic.

model_validate_strings(obj: Any, *, strict: bool | None = None, extra: Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] | None = None, context: Any | None = None, by_alias: bool | None = None, by_name: bool | None = None) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
obj Necessario	Any Oggetto contenente dati stringa da convalidare.
strict Necessario	bool \| None Indica se applicare rigorosamente i tipi.
extra Necessario	Literal['allow', 'ignore', 'forbid'] \| None Se ignorare, consentire o impedire dati aggiuntivi durante la convalida del modello. Vedere [valore di configurazione aggiuntivo ][pydantic. ConfigDict.extra] per informazioni dettagliate.
context Necessario	Any \| None Variabili aggiuntive da passare al validator.
by_alias Necessario	bool \| None Indica se usare l'alias del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.
by_name Necessario	bool \| None Indica se usare il nome del campo durante la convalida rispetto ai dati di input specificati.

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
strict	Valore predefinito: None
extra	Valore predefinito: None
context	Valore predefinito: None
by_alias	Valore predefinito: None
by_name	Valore predefinito: None

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self	Modello Pydantic convalidato.

not_empty

Verificare che i campi stringa non siano vuoti o solo spazi vuoti.

validator not_empty  »  message_id, user_message, conversation_id

Parametri

Nome	Descrizione
v Necessario	str

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
str

parse_file

parse_file(path: str | Path, *, content_type: str | None = None, encoding: str = 'utf8', proto: DeprecatedParseProtocol | None = None, allow_pickle: bool = False) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
path Necessario	str \| <xref:Path>
content_type Necessario	str \| None
encoding Necessario	str
proto Necessario	<xref:DeprecatedParseProtocol> \| None
allow_pickle Necessario	bool

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
content_type	Valore predefinito: None
encoding	Valore predefinito: 'utf8'
proto	Valore predefinito: None
allow_pickle	Valore predefinito: False

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

parse_obj

parse_obj(obj: Any) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
obj Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

parse_raw

parse_raw(b: str | bytes, *, content_type: str | None = None, encoding: str = 'utf8', proto: DeprecatedParseProtocol | None = None, allow_pickle: bool = False) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
b Necessario	str \| bytes
content_type Necessario	str \| None
encoding Necessario	str
proto Necessario	<xref:DeprecatedParseProtocol> \| None
allow_pickle Necessario	bool

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
content_type	Valore predefinito: None
encoding	Valore predefinito: 'utf8'
proto	Valore predefinito: None
allow_pickle	Valore predefinito: False

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

schema

schema(by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE) -> Dict[str, Any]

Parametri

Nome	Descrizione
by_alias	bool Valore predefinito: True
ref_template	str Valore predefinito: DEFAULT_REF_TEMPLATE

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Dict[str, Any]

schema_json

schema_json(*, by_alias: bool = True, ref_template: str = DEFAULT_REF_TEMPLATE, **dumps_kwargs: Any) -> str

Parametri

Nome	Descrizione
by_alias Necessario	bool
ref_template Necessario	str
dumps_kwargs Necessario	Any

Parametri di sole parole chiave

Nome	Descrizione
by_alias	Valore predefinito: True
ref_template	Valore predefinito: DEFAULT_REF_TEMPLATE

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
str

update_forward_refs

update_forward_refs(**localns: Any) -> None

Parametri

Nome	Descrizione
localns Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
None

validate

validate(value: Any) -> Self

Parametri

Nome	Descrizione
value Necessario	Any

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
Self

Attributi

model_extra

Ottiene campi aggiuntivi impostati durante la convalida.

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
	Dizionario di campi aggiuntivi o Nessuno se config.extra non è impostato su "allow".

model_fields_set

Restituisce il set di campi impostati in modo esplicito in questa istanza del modello.

Valori restituiti

Tipo	Descrizione
	Set di stringhe che rappresentano i campi impostati, ovvero che non sono stati compilati da valori predefiniti.

conversation_id

Identificatore univoco per la conversazione.

field conversation_id: str [Required] (alias 'conversationId')

message_id

Identificatore univoco per il messaggio corrente.

field message_id: str [Required] (alias 'messageId')

user_message

Messaggio utente corrente da elaborare.

field user_message: str [Required] (alias 'userMessage')

chat_history

Elenco dei messaggi precedenti nella conversazione.

field chat_history: List[ChatHistoryMessage] [Required] (alias 'chatHistory')