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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
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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 BaseModelclass User(BaseModel):id: intname: 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"]
}