Класс данных Python и проблема с датой

У меня есть этот класс данных в python.

from dataclasses import dataclass
from dataclasses_json import dataclass_json

    @dataclass                                 
    @dataclass_json                            
    class Test:                                
        published_date: datetime = "" 
        version: str = ""     
             

И этот словарь

row                                        
{'published_date': '', 'version': 'ver 6'} 

Когда я пытаюсь создать класс данных из словаря, я получаю сообщение об ошибке.

Test.from_dict(row)
    218     else:                                                    
    219         tz = datetime.now(timezone.utc).astimezone().tzinfo  
--> 220         res = datetime.fromtimestamp(field_value, tz=tz)     
    221 elif _issubclass_safe(field_type, Decimal):                  
    222     res = (field_value                                       
    223            if isinstance(field_value, Decimal)               
    224            else Decimal(field_value))                        
                                                                     
TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer 

     

Мне нужна только часть строки с датой, а не время. Почему я получаю эту ошибку?

Я изменил порядок декораторов, и, как ни странно, теперь он работает.

 @dataclass_json                                                 
 @dataclass                                                      
 class Test:                                                     
     published_date: datetime.date = ""                          
     version: str = ""                                           
                                                                 
                                                                 
row = {"published_date": "", "version": ""}                      
                                                                 
Test.from_dict(row)                                              
Test(published_date='', version='')                              
                                                                 
row = {"published_date": "2022-05-17", "version": ""}            
                                                                 
Test.from_dict(row)                                              
Test(published_date='2022-05-17', version='')  

              
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
2
0
30
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Другой вариант, на который вы могли бы обратить внимание, предполагая, что вам не нужно работать со схемами marshmallow, — это мастер класса данных. В целом это должно быть немного быстрее - я добавил быстрое сравнение, которое я собрал ниже.

from __future__ import annotations  # can be removed in Python 3.10+

import datetime
from dataclasses import dataclass
from timeit import timeit

from dataclass_wizard import JSONWizard
from dataclasses_json import dataclass_json


@dataclass_json
@dataclass
class Test:
    published_date: datetime.date = ''
    version: str = ''


@dataclass
class TestWiz(JSONWizard):
    published_date: datetime.date | str = ''
    version: str = ''


n = 1_000

row1 = {"published_date": "", "version": ""}
row2 = {"published_date": "2022-05-17", "version": ""}

tj = timeit('Test.from_dict(row1)', number=n, globals=globals())
tw = timeit('TestWiz.from_dict(row1)', number=n, globals=globals())

print(f'dataclasses-json:  {tj:.3f}')  # 0.024
print(f'dataclass-wizard:  {tw:.3f}')  # 0.001

# assert data is the same
assert Test.from_dict(row2).__dict__ == TestWiz.from_dict(row2).__dict__

Спасибо, хороший вариант :)

asfand hikmat 17.05.2022 19:29

Другие вопросы по теме