Having spend joyful time in #htmx and #hyperscript land for a personal project and especially enjoying https://github.com/xehrad/form-json to combine with #pydantic ... only to notice, when sending patches, that the author hasn't been too active on Github in the last months and then noticed that ... he's living in Iran. :(

Makes me incredibly sad to even have had the thought of the maintainer not being that responsive. I found a way to reach out, hoping he and his loved ones are safe.

Fuck this timeline. Fuck Trump. Fuck Maga. Fuck those war mongering make-the-squiggly-line-go-up bastards.

Structured Outputs без иллюзий: как OpenAI, Gemini и xAI соблюдают JSON»-схемы

Проверили Structured Outputs у OpenAI, Gemini и xAI не “по документации”, а через adversarial-тесты: просили модели специально нарушить JSON Schema и смотрели, где провайдер реально удерживает формат ответа. В статье — методика, итоговая матрица ограничений, нюансы strict: true , anyOf / oneOf / allOf , и выводы для production-систем с несколькими LLM-провайдерами.

https://habr.com/ru/articles/1033478/

#llm #sgr #api #skillmd #skills_в_claude #pydantic #jsonschema

OpenAI's Data Agent and the S3 Gap

OpenAI가 600PB 규모의 비정형 데이터(S3, GCS, Azure 등) 처리를 위해 구축한 데이터 에이전트 스택은 기존 구조화 데이터 웨어하우스와 달리 스키마, 데이터셋, 파일 참조, 계보(lineage)라는 네 가지 기본 요소를 새롭게 정의하고 구현했다. 특히, Pydantic을 활용해 파일 기반 데이터의 스키마를 코드로 표현하고, 파일 참조를 타입화하여 원본 바이트를 직접 가리키는 방식을 도입했다. 또한, 데이터셋을 이름과 버전으로 관리해 협업과 에이전트 활용을 용이하게 하는 점이 핵심이다. 이 접근법은 멀티모달 AI, 신경과학, 물리 AI 등 대규모 비정형 데이터 처리에 필수적인 인프라로 평가된다.

https://datachain.ai/blog/openai-data-agent-s3-gap

#openai #dataagent #objectstorage #pydantic #multimodal

Tilda + СБИС Presto: пишем интеграцию на Python, когда готового решения не существует

Клиент пришёл с простой задачей: заказы с сайта на Tilda должны автоматически попадать в СБИС Presto. Казалось бы, популярные инструменты — должно быть готовое решение. Его не оказалось. Написали свой сервис месяц в продакшене, всё работает. Рассказываем как — с кодом, граблями и объяснением неочевидных мест в документации СБИС. Стек: Python, FastAPI, Pydantic, httpx, cachetools.

https://habr.com/ru/articles/1030324/

#python #fastapi #сбис #tilda #webhook #интеграция #pydantic #httpx #presto

ok, i just fucked-up in a very shameful way

i sent @simonwoerpel an article and got back the question: "Since when do we already have #Django v7 and #Pydantic v3?"

...which, upon closer inspection, we don't.

the article describes these two software versions, complete with "new features", how to install them and how to use them (lots of code samples!)

except these things don't exist

but the article looks so believable!

but it's all nonesense

i truly and utterly hate the #genAI infested web

Почему автотесты пропускают изменения в API и как это исправить с Pydantic

Приветствую, Хабр! Меня зовут Владислав Тимашенков, я занимаюсь автоматизацией тестирования в ГК Infowatch. Наша команда столкнулась с популярными болями автотестов для API: - одно изменение в API требует обновления нескольких тестов; - проверка структуры ответа распределена по тестам и не централизована; - валидация вложенных структур и генерируемых полей требует дополнительного кода. И мы задались вопросом: какой инструмент для валидации контракта нам подойдёт? В этой статье расскажем о нашем переосмыслении подхода к тестированию API с помощью внедрения Pydantic .

https://habr.com/ru/companies/infowatch/articles/1026490/

#pydantic #pydantic_v2 #python #тестирование #api

Every Python dev has faced APIs that use camelCase or kebab-case while your codebase follows snake_case.

The typical approach creates technical debt: either break Python naming conventions or write complex mapping logic that clutters your codebase.

Pydantic's Field alias feature elegantly solves this: define external field names through aliases while keeping internal code perfectly Pythonic.

Integration compatibility and clean code that's maintainable. 💚

#Python #Pydantic

Загрузка конфигурации из settings.toml в Python: чтение, проверка структуры и преобразование в объекты Pydantic

В прикладной разработке параметры программы обычно не размещают непосредственно в исходном коде. Токены, адреса серверов, номера портов, режимы запуска, имена пользователей, пароли и иные значения конфигурационного характера выносятся во внешний файл настроек. Такой способ организации данных позволяет отделить служебные параметры от программной логики, упростить сопровождение проекта и уменьшить вероятность ошибок при изменении окружения. Ниже рассматривается модуль Python, который читает файл settings.toml , преобразует его содержимое в структуры Python, извлекает нужный раздел конфигурации и проверяет его через модель Pydantic .

https://habr.com/ru/articles/1022336/

#pydantic #python #python3 #tg #telegram #telegrambot #bot

novo post no blog: dataclass, NamedTuple, attrs ou pydantic — qual usar de verdade?

quatro formas sérias de estruturar dados em Python, cada uma com trade-offs que a documentação oficial não deixa claro. quando cada uma faz sentido, quando atrapalha, e o padrão borda/domínio que evita coerção silenciosa no lugar errado.

🔗 https://www.riverfount.dev.br/posts/cover-dataclass_namedtuple_attrs_pydantic./

#python #pydantic #dataclasses #boas-práticas

FastAPI Validation Deep Dive: Mastering Pydantic vs Manual Logic for 2025

As we move into 2026, writing robust APIs requires moving beyond basic syntax to understand how underlying validation frameworks actually influence application performance. This guide explores whether...

📺 Watch here: https://www.youtube.com/watch?v=0IZqA2zJuj0

##FastAPI ##Pydantic ##Python ##API