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从OpenAPI、JSON Schema、JSON、YAML等数据源生成Pydantic v1/v2模型、dataclasses.dataclass、typing.TypedDict和msgspec.Struct的数据模型代码生成工具。
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datamodel-code-generator 镜像详细说明

datamodel-code-generator 使用指南

datamodel-code-generator 配置说明

datamodel-code-generator 官方文档

datamodel-code-generator

镜像概述

datamodel-code-generator是一款代码生成工具,能够从OpenAPI规范、JSON Schema、JSON、YAML、CSV等多种数据源生成Python数据模型,支持Pydantic v1/v2模型、dataclasses.dataclass、typing.TypedDict及msgspec.Struct等多种输出类型。该工具广泛应用于API客户端开发、数据验证、配置文件处理等场景,帮助开发者快速生成类型安全的数据模型代码,减少手动编码工作量。

核心功能与特性

支持的输入类型

  • OpenAPI 3规范(YAML/JSON格式)
  • JSON Schema(核心规范及验证规范)
  • JSON/YAML结构化数据
  • CSV文件
  • Python字典
  • 远程URL(需启用HTTP支持)

支持的输出类型

  • pydantic.BaseModel(v1版本)
  • pydantic_v2.BaseModel(v2版本)
  • dataclasses.dataclass
  • typing.TypedDict
  • msgspec.Struct
  • 自定义Jinja2模板生成的模型

关键特性

  • 自动类型推断与转换
  • 支持字段名称格式转换(如驼峰式转蛇形命名)
  • 可配置的模型基类与字段约束
  • 支持远程文件URL解析(需安装HTTP扩展)
  • 丰富的命令行选项,支持自定义模型生成规则
  • 容器化部署支持(Docker镜像可用)

使用场景

  1. API客户端开发:从OpenAPI规范自动生成Pydantic模型,用于API请求/响应数据的序列化与反序列化。
  2. 数据验证:基于JSON Schema生成Pydantic模型,实现输入数据的自动校验。
  3. 配置文件处理:将JSON/YAML配置文件转换为dataclass或TypedDict,提供类型提示与结构校验。
  4. 数据ETL流程:从CSV或JSON数据源生成数据模型,规范数据处理流程中的数据结构。
  5. OpenAPI文档同步:当API规范更新时,自动重新生成模型代码,保持客户端与API的一致性。

使用方法

镜像拉取

docker pull koxudaxi/datamodel-code-generator

基本使用(从本地文件生成)

将本地数据源文件(如OpenAPI规范文件)挂载到容器中,生成数据模型代码:

# 示例:从当前目录的api.yaml生成model.py
docker run --rm -v $(pwd):/app koxudaxi/datamodel-code-generator \
  --input /app/api.yaml \
  --output /app/model.py

参数说明:

  • --rm:容器退出后自动删除
  • -v $(pwd):/app:将当前目录挂载到容器内的/app目录
  • --input /app/api.yaml:指定输入文件路径(容器内路径)
  • --output /app/model.py:指定输出文件路径(容器内路径)

高级使用(从远程URL生成)

需启用HTTP支持(镜像已预装相关依赖),从远程URL获取数据源并生成模型:

docker run --rm -v $(pwd):/app koxudaxi/datamodel-code-generator \
  --url [***] \
  --output /app/remote_model.py

自定义输出模型类型

指定生成dataclasses.dataclass类型的模型:

docker run --rm -v $(pwd):/app koxudaxi/datamodel-code-generator \
  --input /app/schema.json \
  --output /app/dataclass_model.py \
  --output-model-type dataclasses.dataclass

docker-compose示例

创建docker-compose.yml文件,定义生成任务:

version: '3'
services:
  generate-model:
    image: koxudaxi/datamodel-code-generator
    volumes:
      - ./:/app
    command: >
      --input /app/api.yaml
      --output /app/model.py
      --snake-case-field  # 将字段名转换为蛇形命名
      --use-field-description  # 从 schema 描述生成字段文档字符串

运行生成命令:

docker-compose run --rm generate-model

主要命令选项

选项描述
--input INPUT输入文件/目录路径(默认:标准输入)
--output OUTPUT输出文件路径(默认:标准输出)
--url URL远程输入文件URL(使用时忽略--input)
--output-model-type TYPE指定输出模型类型(如pydantic_v2.BaseModel)
--snake-case-field将驼峰式字段名转换为蛇形命名
--use-field-description使用schema描述作为字段文档字符串
--http-headers HEADERS为远程URL请求设置HTTP头(如认证信息)
--base-class CLASS指定自定义基类(默认:pydantic.BaseModel)

完整命令选项可通过以下命令查看:

docker run --rm koxudaxi/datamodel-code-generator --help

实际应用案例

多个开源项目使用该工具生成数据模型,包括:

  • Apache Iceberg:从OpenAPI生成Python客户端模型
  • AWS Lambda Powertools:推荐用于高级数据解析场景
  • Datadog Integrations Core:生成配置模型用于监控集成
  • Netflix ConsoleMe:从Swagger规范生成API客户端模型

许可证

MIT许可证,详见项目仓库。

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常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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