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书接上文，上篇文章我们简单学习到了pydantic的一些简单使用方法，今天暂时来个番外篇，明天再更新主线内容。
今天在来教一招！如何去除经过pydantic序列化的后None的key
下面有一个非常常见的使用场景： 在我们日常使用场景下，往往会为某个key增加默认值，以便一些特殊情况，默认值则有可能是None，但是此时前端中学来需求了，你可以不可以不传值为None的字段啊。但是由于使用了pydantic 作为参数校验，导致出现一些非必填字段出现如下的一些情况：
class User(BaseModel):
name: str = ...
age: int = Field(None,)
address: str = Field(None)
user = User(
name='yoyo',
)
print(user.dict()) # {'name': 'yoyo','age': None, 'address': None}
这是因为使用pydantic来定义数据模型是，有些非必填字段，通过pydantic这个一通检查给加上一个None字段，但是有些情况我们不需要这些字段，想将一些没有value的字段消失，那么怎么操作呢？
方式1：直接删除对这个字段的校验
class User(BaseModel):
name: str = ...
age: int = Field(None,)
user = User(
name='yoyo',
)
print(user.dict()) # {'name': 'yoyo','age': None}
但是这样会引入一个新的问题，就是当address 有值的时候就无法校验了，只有当这个字段一定不会出问题且并不重要的时候才建议如此使用，大部分情况是不建议如此使用的，那么肯定是有别的方法的。
方法二：exclude_unset
BaseModel 实力化后提供了dict（）和json（）方法，这里面就有一个参数exclude_unset， 在较为老的版本中这个参数是skip_defaults，可以通过设置exclude_unset参数且值为true时，可以跳过默认的设置项。
如下
class User(BaseModel):
name: str = ...
age: int = Field(None,)
user = User(
name='yoyo',
)
print(user.dict(exclude_unset=True))
# {'name': 'yoyo'}
这样就很简单的去掉了默认值为None的字段了。
