如何将Pydantic BaseModel解包为kwargs且保留嵌套模型实例

你可以通过Pydantic自带的导出参数控制序列化深度，无需自行实现转换逻辑，是当前最简洁的实现方案。

版本适配说明 #

Pydantic 1.x 版本 #

使用.dict()方法的max_depth参数，设置为1即可只展开当前BaseModel的第一层字段，所有嵌套的BaseModel实例都会保留原类型，不会被递归转换为字典：

def run_routing_from_job(job):
    return run_routing(
        job.inputs.input_file,
        # 仅展开config的第一层字段，嵌套模型保留实例
        **job.inputs.config.dict(max_depth=1)
    )

你还可以搭配其他常用参数灵活调整导出结果：

• 增加exclude_none=True：排除值为None的字段，避免传无效参数
• 增加exclude_defaults=True：排除值为默认值的字段，减少冗余参数
• 增加by_alias=True：使用字段定义的alias别名作为字典的键，适配参数名不匹配的场景

Pydantic 2.x 版本 #

Pydantic 2.x废弃了旧的.dict()方法，替换为model_dump()方法，max_depth参数的使用逻辑完全一致：

def run_routing_from_job(job):
    return run_routing(
        job.inputs.input_file,
        **job.inputs.config.model_dump(max_depth=1)
    )

自定义场景扩展 #

如果你需要对特定字段做单独的序列化规则（比如部分嵌套模型要展开、部分要保留实例），可以给对应字段添加serializer自定义序列化逻辑，无需修改全局导出配置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom McLean