Python 数据类：要求在模型字段分组中至少设置一个值

如何要求数据类上的一组字段中至少有一个字段设置为真实值？这是否需要自定义根验证程序方法，因为它需要同时查看多个字段？例如，考虑下面的数据表：

@dataclass
class MyModel:
    field1: Optional[str]: None
    field2: Optional[str]: None
    field3: Optional[str]: None

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如何要求将这三个字段field1、field2或field3中的至少一个设置为非空字符串？除了自定义根验证程序外，是否有某种内置方法指定至少一个字段必须为非零/空？

您可以使用根验证程序或向字段3添加验证程序，并检查前面的字段field1和field2，以检查其中一个字段是否已设置

使用root_验证程序：

从键入导入可选 从pydantic导入根验证程序 从pydantic.dataclasses导入数据类 @数据类 类别MyModel： 字段1：可选[str]=无 字段2：可选[str]=无 字段3：可选[str]=无 @根校验器 定义任何类型的CLS，v： 如果没有任何值： raise value ERROR“字段1、字段2或字段3中的一个必须有值” 返回v printMyModelfield1='hello' printMyModelfield2='再见' printMyModel

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您可以使用根验证程序或将验证程序添加到字段3，并检查前面的字段field1和field2，以检查其中一个字段是否已设置

使用root_验证程序：

从键入导入可选 从pydantic导入根验证程序 从pydantic.dataclasses导入数据类 @数据类 类别MyModel： 字段1：可选[str]=无 字段2：可选[str]=无 字段3：可选[str]=无 @根校验器 定义任何类型的CLS，v： 如果没有任何值： raise value ERROR“字段1、字段2或字段3中的一个必须有值” 返回v printMyModelfield1='hello' printMyModelfield2='再见' printMyModel 如果所有字段均为“无”，则可以定义引发错误的方法：

如果所有字段均为“无”，则可以定义引发错误的方法：

@dataclass
class MyModel:
    field1: Optional[str] = None
    field2: Optional[str] = None
    field3: Optional[str] = None

    def __post_init__(self):
        if self.field1 is None and self.field2 is None and self.field3 is None:
            raise TypeError("Value needed for at least one field")