如何让Pydantic生成的JSON Schema保留指定字段默认值忽略其他？

使用Pydantic 2.11.7时，定义了如下模型代码：

import json
import time
from pydantic import BaseModel, Field

class SeededModel(BaseModel):
    seed: int = Field(default_factory=lambda _: int(time.time() * 1000))
    sensible_default: bool = False
    
class Base(BaseModel):
    settings: SeededModel = SeededModel()

运行后生成的JSON Schema如下：

{
  "$defs": {
    "SeededModel": {
      "properties": {
        "seed": {
          "title": "Seed",
          "type": "integer"
        },
        "sensible_default": {
          "default": false,
          "title": "Sensible Default",
          "type": "boolean"
        }
      },
      "title": "SeededModel",
      "type": "object"
    }
  },
  "properties": {
    "settings": {
      "$ref": "#/$defs/SeededModel",
      "default": {
        "seed": 1752596882987,
        "sensible_default": false
      }
    }
  },
  "title": "Base",
  "type": "object"
}

需要实现的效果是：为Base#settings设置默认值时，保留SeededModel#sensible_default的默认值，但不保留SeededModel#seed的默认值（即Schema中settings的default字段里不包含seed）。

解决方案 #

方法一：用default_factory精准控制默认实例 #

修改Base类中settings字段的定义，通过default_factory创建仅包含sensible_default的SeededModel实例，这样生成的JSON Schema里settings的default就不会包含seed：

import json
import time
from pydantic import BaseModel, Field

class SeededModel(BaseModel):
    seed: int = Field(default_factory=lambda _: int(time.time() * 1000))
    sensible_default: bool = False
    
class Base(BaseModel):
    # 用default_factory生成只带sensible_default的实例
    settings: SeededModel = Field(default_factory=lambda: SeededModel(sensible_default=False))

config_schema = Base.model_json_schema()
print(json.dumps(config_schema, indent=2))

生成的Schema中settings部分会变成：

"settings": {
  "$ref": "#/$defs/SeededModel",
  "default": {
    "sensible_default": false
  }
}

实际实例化Base时，seed依然会通过自身的default_factory自动生成，完全不影响功能。

方法二：后处理Schema移除不需要的默认字段 #

如果不想修改模型定义，可以在生成Schema后手动移除seed字段：

config_schema = Base.model_json_schema()
# 移除settings默认值里的seed字段
config_schema["properties"]["settings"]["default"].pop("seed", None)
print(json.dumps(config_schema, indent=2))

这种方式简单直接，但属于生成Schema后的修改操作，适合不需要频繁调整的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tristan F.-R.