Pydantic Schema生成指南：自定义JSON Schema
title: Pydantic Schema生成指南：自定义JSON Schema
date: 2025/3/27
updated: 2025/3/27
author: cmdragon
excerpt:
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 BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name: 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"
]
}