如何让Pydantic BaseModel子类自定义__init__仍显示完整Pylance签名？

是否存在一种方法，能实现以下需求：

• 为pydantic.BaseModel的孙类添加自定义初始化逻辑，
• 让Pylance显示完整的方法签名，
• 无需手动将所有基类字段复制到每个子类的构造函数中？

简化场景 #

假设存在以下代码结构：

from pydantic import BaseModel

class NumberWithMetadata(BaseModel):
    value: float | int
    source: str

class FloatWM(NumberWithMetadata):
    value: float

此时一切正常，在VS Code中输入FloatWM(时，Pylance的智能提示会显示完整且正确的签名：(*, value: float, source: str) -> FloatWM，其中value被限制为float类型。

但如果为子类添加自定义初始化逻辑，用**kwargs避免依赖基类字段细节：

class FloatWM(NumberWithMetadata):
    value: float

    def __init__(self, value: float, **kwargs):
        super().__init__(value = value * 1.618, **kwargs)

代码运行正常，但此时Pylance仅显示签名：(*, value: float, **kwargs: Unknown) -> FloatWM，丢失了source等基类字段的提示。

请问有没有语法或模式能让VS Code中的子类获得清晰的智能提示？

实际场景 #

为避免XY问题，说明真实业务场景：需要构建多个包含不同字段的类，部分字段包装pint.Quantity，每个字段指定所需维度和基础单位，构造时会强制校验维度，未指定单位时应用默认单位。

from typing import Any, Annotated
from pydantic import BaseModel
import pint
from pydantic_pint import PydanticPintQuantity

class ValueWithAttribution(BaseModel):
    value: Any
    source: str
    # 更多字段...

class NumberWithAttribution(ValueWithAttribution):
    value: float | int

QuantityOrLiteral = float | int | str | PydanticPintQuantity

class QuantityWithAttribution(ValueWithAttribution):
    value: pint.Quantity

    def __init__(self, value: QuantityOrLiteral, **kwargs):
        units = self.__class__.__annotations__.get("value").__metadata__[0].units
        if isinstance(value, (float, int)):
            super().__init__(value=pint.Quantity(value, units), **kwargs)
        else:
            if isinstance(value, str):
                value = pint.Quantity(value)
            if value.units.is_compatible_with(units):
                super().__init__(value=value, **kwargs)
            else:
                # 抛出异常
            
class Length(QuantityWithAttribution):
    value: Annotated[pint.Quantity, PydanticPintQuantity("meters")]
    
class Weight(QuantityWithAttribution):
    value: Annotated[pint.Quantity, PydanticPintQuantity("kg")]
    
class Person(BaseModel):
    height: Length
    weight: Weight

me = Person(
    height = Length('70 inches', source='我自己说的'),
    weight = Weight(84, source='我那不靠谱的秤')
) 

题外话（非本次问题范围）：若要让Pylance接受Length()和Weight()构造时的位置参数，似乎必须在每个叶子类中重复定义构造函数，尽管父类已有该签名：

class Length(QuantityWithAttribution):
    value: Annotated[pint.Quantity, PydanticPintQuantity("meters")]

    # 无功能需求，但为让Pylance接受位置参数必须添加
    def __init__(self, value: QuantityOrLiteral, **kwargs):
        super().__init__(value=value, **kwargs)

方法1：使用Pydantic v2的model_validator替代自定义__init__ #

Pydantic v2推荐用model_validator处理实例化时的自定义逻辑，而非重写__init__。这种方式既能保留Pylance的完整签名提示，又能实现自定义校验/转换逻辑：

针对简化场景的改造：

from pydantic import BaseModel, model_validator

class NumberWithMetadata(BaseModel):
    value: float | int
    source: str

class FloatWM(NumberWithMetadata):
    value: float

    @model_validator(mode='before')
    def transform_value(cls, values):
        # 对传入的参数字典做修改
        if 'value' in values:
            values['value'] = values['value'] * 1.618
        return values

此时Pylance仍会显示完整签名(*, value: float, source: str) -> FloatWM，同时自定义逻辑生效。

针对实际场景的改造：

from typing import Any, Annotated
from pydantic import BaseModel, model_validator
import pint
from pydantic_pint import PydanticPintQuantity

class ValueWithAttribution(BaseModel):
    value: Any
    source: str
    # 更多字段...

class QuantityWithAttribution(ValueWithAttribution):
    value: pint.Quantity

    @model_validator(mode='before')
    def process_quantity(cls, values):
        if 'value' not in values:
            return values
        
        value = values['value']
        # 获取当前类指定的单位
        units = cls.__annotations__['value'].__metadata__[0].units
        
        if isinstance(value, (float, int)):
            values['value'] = pint.Quantity(value, units)
        elif isinstance(value, str):
            value = pint.Quantity(value)
            if not value.units.is_compatible_with(units):
                raise ValueError(f"单位不兼容，需为{units}维度")
            values['value'] = value
        else:
            if not value.units.is_compatible_with(units):
                raise ValueError(f"单位不兼容，需为{units}维度")
        
        return values

class Length(QuantityWithAttribution):
    value: Annotated[pint.Quantity, PydanticPintQuantity("meters")]
    
class Weight(QuantityWithAttribution):
    value: Annotated[pint.Quantity, PydanticPintQuantity("kg")]

这种方式下，Length和Weight的构造函数签名会被Pylance正确识别，包含value和所有基类字段（如source）的提示，无需重复定义__init__。

方法2：为__init__添加显式类型提示（兼容Pydantic v1/v2） #

如果必须保留自定义__init__，可以通过显式标注基类字段的类型让Pylance识别完整签名，虽然需要手动引用基类字段，但可以通过继承减少重复：

from pydantic import BaseModel

class NumberWithMetadata(BaseModel):
    value: float | int
    source: str

class FloatWM(NumberWithMetadata):
    value: float

    def __init__(self, value: float, source: str, **kwargs):
        super().__init__(value=value*1.618, source=source, **kwargs)

但这种方式不如model_validator优雅，仅推荐在无法升级到Pydantic v2时使用。

关于位置参数的题外话 #

在Pydantic v2的model_validator模式下，默认支持按字段顺序传位置参数，无需重复定义__init__。若仍有问题，可以在模型类上添加@model_config({"extra": "forbid"})，让Pylance更准确地识别参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phrogz