mirror of
https://github.com/zhenxun-org/zhenxun_bot.git
synced 2025-12-14 21:52:56 +08:00
74a9f3a843
- 【LLM服务】 - `LLMResponse` 模型现在支持 `images: list[bytes]`，允许模型返回多张图片。 - LLM适配器 (`base.py`, `gemini.py`) 和 API 层 (`api.py`, `service.py`) 已更新以处理多图片响应。 - 响应验证逻辑已调整，以检查 `images` 列表而非单个 `image_bytes`。 - 【UI渲染服务】 - 引入组件“皮肤”（variant）概念，允许为同一组件提供不同视觉风格。 - 改进了 `manifest.json` 的加载、合并和缓存机制，支持基础清单与皮肤清单的递归合并。 - `ThemeManager` 现在会缓存已加载的清单，并在主题重载时清除缓存。 - 增强了资源解析器 (`ResourceResolver`)，支持 `@` 命名空间路径和更健壮的相对路径处理。 - 独立模板现在会继承主 Jinja 环境的过滤器。 - 【工具函数】 - 引入 `dump_json_safely` 工具函数，用于更安全地序列化包含 Pydantic 模型、枚举等复杂类型的对象为 JSON。 - LLM 服务中的请求体和缓存键生成已改用 `dump_json_safely`。 - 优化了 `format_usage_for_markdown` 函数，改进了 Markdown 文本的格式化，确保块级元素前有正确换行，并正确处理段落内硬换行。 Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
124 lines
3.4 KiB
Python
124 lines
3.4 KiB
Python
"""
|
|
Pydantic V1 & V2 兼容层模块
|
|
|
|
为 Pydantic V1 与 V2 版本提供统一的便捷函数与类，
|
|
包括 model_dump, model_copy, model_json_schema, parse_as 等。
|
|
"""
|
|
|
|
from datetime import datetime
|
|
from enum import Enum
|
|
from pathlib import Path
|
|
from typing import Any, TypeVar, get_args, get_origin
|
|
|
|
from nonebot.compat import PYDANTIC_V2, model_dump
|
|
from pydantic import VERSION, BaseModel
|
|
import ujson as json
|
|
|
|
T = TypeVar("T", bound=BaseModel)
|
|
V = TypeVar("V")
|
|
|
|
|
|
__all__ = [
|
|
"PYDANTIC_V2",
|
|
"_dump_pydantic_obj",
|
|
"_is_pydantic_type",
|
|
"compat_computed_field",
|
|
"dump_json_safely",
|
|
"model_copy",
|
|
"model_dump",
|
|
"model_json_schema",
|
|
"parse_as",
|
|
]
|
|
|
|
|
|
def model_copy(
|
|
model: T, *, update: dict[str, Any] | None = None, deep: bool = False
|
|
) -> T:
|
|
"""
|
|
Pydantic `model.copy()` (v1) 和 `model.model_copy()` (v2) 的兼容函数。
|
|
"""
|
|
if PYDANTIC_V2:
|
|
return model.model_copy(update=update, deep=deep)
|
|
else:
|
|
update_dict = update or {}
|
|
return model.copy(update=update_dict, deep=deep)
|
|
|
|
|
|
if PYDANTIC_V2:
|
|
from pydantic import computed_field as compat_computed_field
|
|
else:
|
|
compat_computed_field = property
|
|
|
|
|
|
def model_json_schema(model_class: type[BaseModel], **kwargs: Any) -> dict[str, Any]:
|
|
"""
|
|
Pydantic `Model.schema()` (v1) 和 `Model.model_json_schema()` (v2) 的兼容函数。
|
|
"""
|
|
if PYDANTIC_V2:
|
|
return model_class.model_json_schema(**kwargs)
|
|
else:
|
|
return model_class.schema(by_alias=kwargs.get("by_alias", True))
|
|
|
|
|
|
def _is_pydantic_type(t: Any) -> bool:
|
|
"""
|
|
递归检查一个类型注解是否与 Pydantic BaseModel 相关。
|
|
"""
|
|
if t is None:
|
|
return False
|
|
origin = get_origin(t)
|
|
if origin:
|
|
return any(_is_pydantic_type(arg) for arg in get_args(t))
|
|
return isinstance(t, type) and issubclass(t, BaseModel)
|
|
|
|
|
|
def _dump_pydantic_obj(obj: Any) -> Any:
|
|
"""
|
|
递归地将一个对象内部的 Pydantic BaseModel 实例转换为字典。
|
|
支持单个实例、实例列表、实例字典等情况。
|
|
"""
|
|
if isinstance(obj, BaseModel):
|
|
return model_dump(obj)
|
|
if isinstance(obj, list):
|
|
return [_dump_pydantic_obj(item) for item in obj]
|
|
if isinstance(obj, dict):
|
|
return {key: _dump_pydantic_obj(value) for key, value in obj.items()}
|
|
return obj
|
|
|
|
|
|
def parse_as(type_: type[V], obj: Any) -> V:
|
|
"""
|
|
一个兼容 Pydantic V1 的 parse_obj_as 和V2的TypeAdapter.validate_python 的辅助函数。
|
|
"""
|
|
if VERSION.startswith("1"):
|
|
from pydantic import parse_obj_as
|
|
|
|
return parse_obj_as(type_, obj)
|
|
else:
|
|
from pydantic import TypeAdapter # type: ignore
|
|
|
|
return TypeAdapter(type_).validate_python(obj)
|
|
|
|
|
|
def dump_json_safely(obj: Any, **kwargs) -> str:
|
|
"""
|
|
安全地将可能包含 Pydantic 特定类型 (如 Enum) 的对象序列化为 JSON 字符串。
|
|
"""
|
|
|
|
def default_serializer(o):
|
|
if isinstance(o, Enum):
|
|
return o.value
|
|
if isinstance(o, datetime):
|
|
return o.isoformat()
|
|
if isinstance(o, Path):
|
|
return str(o.as_posix())
|
|
if isinstance(o, set):
|
|
return list(o)
|
|
if isinstance(o, BaseModel):
|
|
return model_dump(o)
|
|
raise TypeError(
|
|
f"Object of type {o.__class__.__name__} is not JSON serializable"
|
|
)
|
|
|
|
return json.dumps(obj, default=default_serializer, **kwargs)
|