【Python】pydanticを使用しOpenAIの関数呼び出しを作成するための「openai_function_call」
【Python】pydanticを使用しOpenAIの関数呼び出しを作成するためのライブラリ「openai_function_call」のインストールについて解説します。 「openai_function_call（https://github.com/jxnl/openai_function_call）」は、OpenAI APIの関数呼び出しと対話する際の出力解析に対する強力かつ効率的なアプローチを提供しているライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■openai_function_callをインストールする openai_function_callをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します
PythonでpydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成する
PythonでpydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成してみます。 今回はpydanticとFakerとjsonを用います。2つ（pydanticとFaker）のライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。jsonはPythonの標準ライブラリとなります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11） ■pydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成する では、早速pydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成するスクリプトを書いていきます。 ■コード from pydantic import BaseModel from faker import Faker import json fake = Faker('
Pythonでpydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示
Pythonでpydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示を行ってみます。 今回はpydanticとdatasetを用います。この2つのライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11） ■pydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示 では、早速pydanticとdatasetを使用しユーザーのデータモデルを作成しDB保存からの表示させるスクリプトを書いていきます。 ■コード from pydantic import BaseModel from dataset import Database # ユーザーデータモデルの定義 class U
Pydanticモデル、FastAPIを使用しエンドポイントにPOSTリクエストを送信するAPIを作成する
PythonでPydanticモデル、FastAPIを使用しエンドポイントにPOSTリクエストを送信するAPIを作成してみます。 なお、Pydantic、FastAPIはPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。また、今回はtypingモジュールも用います。こちらは標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python、環境 Python 3.8.10（Windows11） ■Pydanticモデル、FastAPIを使用しエンドポイントにPOSTリクエストを送信するAPIの作成では、早速Pydanticモデル、FastAPIを使用しエンドポイントにPOSTリクエストを送信するAPIを作成するためにコードを書いていきます。 ■コードfrom typing import List from fastapi import FastA
PythonでPydanticを用いてモデル内に別のPydanticモデルを含める
PythonでPydanticを用いてモデル内に別のPydanticモデルを含めてみます。 これは1つのPydanticモデル内に別のPydanticモデルを含めることで、「Pydanticモデルのネスト」と言います。 なお、PydanticはPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。また、今回はtypingモジュールも用います。こちらは標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),2023年3月18日時点ではPython 3.9.16が用いられる。 ■Pydanticを用いてモデル内に別のPydanticモデルを含めるでは、早速Pydanticを用いてPydanticを用いてモデル内に別のPydanticモデルを含めるコードを書いていきます。 ■コ
PythonでPydanticを用いてデータのバリデーションや設定を行う
PythonでPydanticを用いてデータのバリデーションや設定を行ってみます。 バリデーションとはあるデータが要件を満たしているかどうかをチェックするプロセスのことで、不正な入力や想定外の振る舞いを防ぐことができます。 なお、PydanticはPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。また、今回はtypingモジュールも用います。こちらは標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),2023年3月18日時点ではPython 3.9.16が用いられる。 ■Pydanticを用いてデータのバリデーションや設定を行うでは、早速Pydanticを用いてデータのバリデーションや設定を行うため、コードを書いていきます。 ■コードfrom pydantic i
PythonでPydanticを用いてデータを辞書型で取得する
PythonでPydanticを用いてデータを辞書型で取得してみます。 なお、PydanticはPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),2023年3月18日時点ではPython 3.9.16が用いられる。 ■Pydanticを用いてデータを辞書型で取得するでは、早速Pydanticを用いてデータを辞書型で取得するコードを書いていきます。 ■コードfrom pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name: str email: str age: int user_data = { "id": 1, "name": "田中テスト太郎", "email": "tanaka@example.com"
Pythonのデータ検証ライブラリ「Pydantic v2.0」のインストール
Pythonのデータ検証ライブラリ「Pydantic v2.0」のインストールについて解説しています。 「Pydantic（https://github.com/pydantic/pydantic）」はデータの検証、シリアル化、およびモデル定義のために使用されるライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11） ■pydanticをインストールするpydanticをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pydantic起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3.8.5にインストールを行うために、バージョンの切
Python型ヒントを使用したデータ検証と設定管理ライブラリ「pydantic」のインストール
Python型ヒントを使用したデータ検証と設定管理ライブラリ「pydantic」のインストールについて解説しています。 「pydantic（https://github.com/pydantic/pydantic,https://pydantic-docs.helpmanual.io/）」は、効率的なエラー処理とカスタム検証メカニズムを備えたデータモデリング、解析用のPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■pydanticをインストールするpydanticをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pydantic起動後、上記のコマンドを入力し、Ente
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