TracerSessionV1Base#
- class langchain_core.tracers.schemas.TracerSessionV1Base(*, start_time: datetime = None, name: str | None = None, extra: dict[str, Any] | None = None)[source]#
自版本0.1.0起已弃用:在langchain-core==1.0之前不会移除。
TracerSessionV1 的基类。
通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
如果输入数据无法解析以形成有效模型,则引发ValidationError。
属性
方法
__init__
(**data)通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
construct
([_fields_set])从可信或预先验证的数据创建一个新模型,设置 __dict__ 和 __fields_set__。
copy
(*[, include, exclude, update, deep])复制一个模型,可以选择包含、排除和更改哪些字段。
dict
(*[, include, exclude, by_alias, ...])生成模型的字典表示,可以选择指定要包含或排除的字段。
from_orm
(obj)json
(*[, include, exclude, by_alias, ...])生成模型的JSON表示,include 和 exclude 参数与 dict() 相同。
parse_file
(path, *[, content_type, ...])parse_obj
(obj)parse_raw
(b, *[, content_type, encoding, ...])schema
([by_alias, ref_template])schema_json
(*[, by_alias, ref_template])update_forward_refs
(**localns)尝试基于此模型、globalns和localns更新字段上的ForwardRefs。
validate
(value)- Parameters:
start_time (datetime)
名称 (字符串 | 无)
extra (dict[str, Any] | None)
- __init__(**data: Any) None #
通过解析和验证来自关键字参数的输入数据来创建一个新模型。
如果输入数据无法解析以形成有效模型,则引发ValidationError。
- Parameters:
数据 (任意类型)
- Return type:
无
- classmethod construct(_fields_set: SetStr | None = None, **values: Any) Model #
从受信任或预先验证的数据创建一个新模型,设置 __dict__ 和 __fields_set__。 默认值会被尊重,但不执行其他验证。 行为类似于设置了 Config.extra = ‘allow’,因为它会添加所有传递的值。
- Parameters:
_fields_set (SetStr | None)
values (Any)
- Return type:
- copy(*, include: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, exclude: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, update: DictStrAny | None = None, deep: bool = False) Model #
复制一个模型,可以选择包含、排除和更改哪些字段。
- Parameters:
include (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None) – 包含在新模型中的字段
exclude (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None) – 要从新模型中排除的字段,与values一样,这优先于include
update (DictStrAny | None) – 在新模型中更改/添加的值。注意:在创建新模型之前,数据不会被验证:你应该信任这些数据
deep (bool) – 设置为 True 以创建模型的深拷贝
self (Model)
- Returns:
新模型实例
- Return type:
- dict(*, include: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, exclude: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, by_alias: bool = False, skip_defaults: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False) DictStrAny #
生成模型的字典表示,可以选择指定要包含或排除的字段。
- Parameters:
include (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None)
exclude (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None)
by_alias (bool)
skip_defaults (bool | None)
exclude_unset (布尔值)
exclude_defaults (布尔值)
exclude_none (bool)
- Return type:
DictStrAny
- json(*, include: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, exclude: AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None = None, by_alias: bool = False, skip_defaults: bool | None = None, exclude_unset: bool = False, exclude_defaults: bool = False, exclude_none: bool = False, encoder: Callable[[Any], Any] | None = None, models_as_dict: bool = True, **dumps_kwargs: Any) str #
生成模型的JSON表示,include和exclude参数与dict()相同。
encoder 是一个可选的函数,作为 default 提供给 json.dumps(),其他参数与 json.dumps() 相同。
- Parameters:
include (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None)
exclude (AbstractSetIntStr | MappingIntStrAny | None)
by_alias (bool)
skip_defaults (bool | None)
exclude_unset (布尔值)
exclude_defaults (布尔值)
exclude_none (bool)
encoder (Callable[[Any], Any] | None)
models_as_dict (bool)
dumps_kwargs (Any)
- Return type:
字符串
- classmethod parse_file(path: str | Path, *, content_type: str = None, encoding: str = 'utf8', proto: Protocol = None, allow_pickle: bool = False) Model #
- Parameters:
路径 (字符串 | 路径)
content_type (str)
encoding (str)
proto (协议)
allow_pickle (bool)
- Return type:
- classmethod parse_raw(b: str | bytes, *, content_type: str = None, encoding: str = 'utf8', proto: Protocol = None, allow_pickle: bool = False) Model #
- Parameters:
b (str | bytes)
content_type (str)
encoding (str)
proto (协议)
allow_pickle (bool)
- Return type:
- classmethod schema(by_alias: bool = True, ref_template: str = '#/definitions/{model}') DictStrAny #
- Parameters:
by_alias (bool)
ref_template (str)
- Return type:
DictStrAny
- classmethod schema_json(*, by_alias: bool = True, ref_template: str = '#/definitions/{model}', **dumps_kwargs: Any) str #
- Parameters:
by_alias (bool)
ref_template (str)
dumps_kwargs (Any)
- Return type:
字符串
- classmethod update_forward_refs(**localns: Any) None #
尝试根据此模型、globalns 和 localns 更新字段上的 ForwardRefs。
- Parameters:
localns (任意)
- Return type:
无