Files
zhenxun_bot/zhenxun/utils/pydantic_compat.py
T
922d092650 ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统 (#2148)
* ♻️ refactor(core): 重构 AI 能力与定时任务调度系统

- 【AI 能力与工具】重构 Capability 注册与管理机制,引入 CapabilityManager 统一管理
- 移除全局能力注册表,改用声明式装饰器 `@capability` 进行解耦注册
- 重构工具解析器链,使用统一的 BaseToolResolver 代替原有的多个特定解析器
- 增强工具查询过滤,支持通配符匹配、工具箱过滤和排除标签
- 【定时任务调度】重构定时任务管理器,引入 SchedulerRegistry 统一管理任务元数据
- 引入 JobConfig 聚合定时任务配置,支持用户维度的定时任务调度
- 重构执行分发器,支持并发限制、串行间隔和随机延迟打散
- 【运行上下文】引入 ScheduledDeps 以支持后台和定时任务环境下的依赖注入
- 优化 RunContext,支持从定时任务上下文快速构造,并提供 emit 辅助方法
- 【日志与监控】引入 AILoggerProxy,实现 AI 各模块的专属日志输出
- 将各模块的全局 logger 替换为对应的模块专属日志代理
- 【其他优化】修复 Pydantic V1 兼容层中 model_validator 的装饰器兼容性问题
- 在非交互式环境(如定时任务)中自动隐藏 HITL 交互工具以节省 Token

* ♻️ refactor(core): 优化内部导入路径并提升 Pydantic 兼容性

- 【重构】将 `services/ai` 模块内的绝对导入重构为相对导入,优化包结构
- 【重构】移除不必要的 `if TYPE_CHECKING` 保护,通过 `from __future__ import annotations` 直接导入类型
- 【清理】清理 `core/messages/types.py` 中未使用的 `AssistantContentUnion` 等联合类型定义
- 【优化】在 `utils/pydantic_compat.py` 中新增 `model_rebuild` 兼容函数,统一 Pydantic V1/V2 的模型重建逻辑
- 【优化】将部分函数内部的延迟导入提升至模块顶部,规范代码结构

* ♻️ refactor(imports): 优化导入路径为相对导入并清理冗余导入

- 【重构】将 AI 服务相关模块中的绝对导入路径修改为相对导入,提升模块内聚性与可移植性
- 【清理】移除多处函数内部或类方法中未使用的冗余导入,避免循环引用和资源浪费
- 【格式化】微调部分工具装饰器和返回语句的格式与尾随逗号

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

---------

Co-authored-by: webjoin111 <455457521@qq.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
2026-07-10 09:14:06 +08:00

200 lines
5.3 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""
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,
model_fields,
type_validate_json,
type_validate_python,
)
from pydantic import BaseModel
import ujson as json
T = TypeVar("T", bound=BaseModel)
V = TypeVar("V")
import typing
if typing.TYPE_CHECKING:
_T_TA = TypeVar("_T_TA")
class TypeAdapter(typing.Generic[_T_TA]):
def __init__(self, type_: Any, **kwargs: Any): ...
def validate_python(self, obj: Any) -> _T_TA: ...
def model_validator(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any: ...
else:
try:
from pydantic import TypeAdapter, model_validator
except ImportError:
class TypeAdapter:
def __init__(self, type_: Any, **kwargs: Any):
self.type_ = type_
def validate_python(self, obj: Any) -> Any:
from nonebot.compat import type_validate_python
return type_validate_python(self.type_, obj)
from pydantic import root_validator
def model_validator(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:
mode = kwargs.get("mode", "after")
pre = mode == "before"
def decorator(func: Any) -> Any:
return root_validator(pre=pre, allow_reuse=True)(func)
return decorator
__all__ = [
"PYDANTIC_V2",
"TypeAdapter",
"_dump_pydantic_obj",
"_is_pydantic_type",
"compat_computed_field",
"dump_json_safely",
"model_construct",
"model_copy",
"model_dump",
"model_dump_json",
"model_fields",
"model_json_schema",
"model_rebuild",
"model_validate",
"model_validator",
"parse_as",
"type_validate_json",
"type_validate_python",
]
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)
def model_construct(model_class: type[T], **kwargs: Any) -> T:
"""
Pydantic `model_construct` (v2) 与 `construct` (v1) 的兼容函数。
"""
if PYDANTIC_V2:
return model_class.model_construct(**kwargs)
else:
return model_class.construct(**kwargs)
def model_validate(model_class: type[T], obj: Any) -> T:
"""
Pydantic 模型验证兼容函数。
"""
return type_validate_python(model_class, obj)
def model_dump_json(model: BaseModel, **kwargs: Any) -> str:
"""
Pydantic `model.json()` (v1) 和 `model.model_dump_json()` (v2) 的兼容函数。
"""
if PYDANTIC_V2:
return model.model_dump_json(**kwargs)
return model.json(**kwargs)
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)
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
parse_as = type_validate_python
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)
def model_rebuild(model_class: type[BaseModel], **kwargs: Any) -> None:
"""
Pydantic V1/V2 兼容的前向引用重建函数。
V2 调用 `model_rebuild()`,V1 调用 `update_forward_refs()`。
"""
if PYDANTIC_V2:
model_class.model_rebuild(**kwargs)
else:
model_class.update_forward_refs(**kwargs)