✨ Feature: 添加插件 Pydantic 相关使用方法 (#2563)

nonebot/__init__.py

@@ -35,6 +35,7 @@
   {ref}``get_loaded_plugins` <nonebot.plugin.get_loaded_plugins>`
 - `get_available_plugin_names` =>
   {ref}``get_available_plugin_names` <nonebot.plugin.get_available_plugin_names>`
+- `get_plugin_config` => {ref}``get_plugin_config` <nonebot.plugin.get_plugin_config>`
 - `require` => {ref}``require` <nonebot.plugin.load.require>`
 
 FrontMatter:
@@ -352,6 +353,7 @@ def run(*args: Any, **kwargs: Any) -> None:
 from nonebot.plugin import load_from_toml as load_from_toml
 from nonebot.plugin import load_all_plugins as load_all_plugins
 from nonebot.plugin import on_shell_command as on_shell_command
+from nonebot.plugin import get_plugin_config as get_plugin_config
 from nonebot.plugin import get_loaded_plugins as get_loaded_plugins
 from nonebot.plugin import load_builtin_plugin as load_builtin_plugin
 from nonebot.plugin import load_builtin_plugins as load_builtin_plugins

nonebot/compat.py

@@ -12,6 +12,7 @@
 from typing import (
     TYPE_CHECKING,
     Any,
+    Set,
     Dict,
     List,
     Type,
@@ -50,6 +51,7 @@ def __get_validators__(cls) -> Generator[Callable[..., Any], None, None]:
     "model_field_validate",
     "model_fields",
     "model_config",
+    "model_dump",
     "type_validate_python",
     "custom_validation",
 )
@@ -183,6 +185,13 @@ def model_config(model: Type[BaseModel]) -> Any:
         """Get config of a model."""
         return model.model_config
 
+    def model_dump(
+        model: BaseModel,
+        include: Optional[Set[str]] = None,
+        exclude: Optional[Set[str]] = None,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        return model.model_dump(include=include, exclude=exclude)
+
     def type_validate_python(type_: Type[T], data: Any) -> T:
         """Validate data with given type."""
         return TypeAdapter(type_).validate_python(data)
@@ -321,6 +330,13 @@ def model_config(model: Type[BaseModel]) -> Any:
         """Get config of a model."""
         return model.__config__
 
+    def model_dump(
+        model: BaseModel,
+        include: Optional[Set[str]] = None,
+        exclude: Optional[Set[str]] = None,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        return model.dict(include=include, exclude=exclude)
+
     def type_validate_python(type_: Type[T], data: Any) -> T:
         """Validate data with given type."""
         return parse_obj_as(type_, data)

nonebot/plugin/__init__.py

@@ -39,7 +39,14 @@
 from itertools import chain
 from types import ModuleType
 from contextvars import ContextVar
-from typing import Set, Dict, List, Tuple, Optional
+from typing import Set, Dict, List, Type, Tuple, TypeVar, Optional
+
+from pydantic import BaseModel
+
+from nonebot import get_driver
+from nonebot.compat import model_dump, type_validate_python
+
+C = TypeVar("C", bound=BaseModel)
 
 _plugins: Dict[str, "Plugin"] = {}
 _managers: List["PluginManager"] = []
@@ -108,6 +115,11 @@ def get_available_plugin_names() -> Set[str]:
     return {*chain.from_iterable(manager.available_plugins for manager in _managers)}
 
 
+def get_plugin_config(config: Type[C]) -> C:
+    """从全局配置获取当前插件需要的配置项。"""
+    return type_validate_python(config, model_dump(get_driver().config))
+
+
 from .on import on as on
 from .manager import PluginManager
 from .on import on_type as on_type

tests/.env.test

@@ -13,3 +13,4 @@ NESTED_MISSING_DICT__A=1
 NESTED_MISSING_DICT__B__C=2
 NOT_NESTED=some string
 NOT_NESTED__A=1
+PLUGIN_CONFIG=1

tests/test_compat.py

@@ -2,12 +2,14 @@
 from dataclasses import dataclass
 
 import pytest
+from pydantic import BaseModel
 
 from nonebot.compat import (
     DEFAULT_CONFIG,
     Required,
     FieldInfo,
     PydanticUndefined,
+    model_dump,
     custom_validation,
     type_validate_python,
 )
@@ -28,6 +30,16 @@ async def test_field_info():
     assert FieldInfo(test="test").extra["test"] == "test"
 
 
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_model_dump():
+    class TestModel(BaseModel):
+        test1: int
+        test2: int
+
+    assert model_dump(TestModel(test1=1, test2=2), include={"test1"}) == {"test1": 1}
+    assert model_dump(TestModel(test1=1, test2=2), exclude={"test1"}) == {"test2": 2}
+
+
 @pytest.mark.asyncio
 async def test_custom_validation():
     called = []

tests/test_plugin/test_get.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import pytest
+from pydantic import BaseModel
 
 import nonebot
 from nonebot.plugin import PluginManager, _managers
@@ -35,3 +36,14 @@ async def test_get_available_plugin():
     finally:
         _managers.clear()
         _managers.extend(old_managers)
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_get_plugin_config():
+    class Config(BaseModel):
+        plugin_config: int
+
+    # check get plugin config
+    config = nonebot.get_plugin_config(Config)
+    assert isinstance(config, Config)
+    assert config.plugin_config == 1

website/docs/appendices/config.mdx

@@ -19,6 +19,25 @@ NoneBot 使用 [`pydantic`](https://docs.pydantic.dev/) 以及 [`python-dotenv`]
 
 NoneBot 内置的配置项列表及含义可以在[内置配置项](#内置配置项)中查看。
 
+:::caution 注意
+
+NoneBot 自 2.2.0 起兼容了 Pydantic v1 与 v2 版本，以下文档中 Pydantic 相关示例均采用 v2 版本用法。
+
+如果在使用商店或其他第三方插件的过程中遇到 Pydantic 相关警告或报错，例如：
+
+```python
+pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Config
+  Input should be a valid dictionary or instance of Config [type=model_type, input_value=Config(...), input_type=Config]
+```
+
+请考虑降级 Pydantic 至 v1 版本：
+
+```bash
+pip install --force-reinstall 'pydantic~=1.10'
+```
+
+:::
+
 ## 配置项的加载
 
 在 NoneBot 中，我们可以把配置途径分为 **直接传入**、**系统环境变量**、**dotenv 配置文件** 三种，其加载优先级依次由高到低。
@@ -182,30 +201,31 @@ superusers = config.superusers
 在 NoneBot 中，我们使用强大高效的 `pydantic` 来定义配置模型，这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如在 `weather` 插件目录中新建 `config.py` 来定义一个模型：
 
 ```python title=weather/config.py
-from pydantic import BaseModel, validator
+from pydantic import BaseModel, field_validator
 
 class Config(BaseModel):
     weather_api_key: str
     weather_command_priority: int = 10
     weather_plugin_enabled: bool = True
 
-    @validator("weather_command_priority")
-    def check_priority(cls, v):
-        if isinstance(v, int) and v >= 1:
+    @field_validator("weather_command_priority")
+    @classmethod
+    def check_priority(cls, v: int) -> int:
+        if v >= 1:
             return v
-        raise ValueError("weather command priority must be an integer and greater than 1")
+        raise ValueError("weather command priority must greater than 1")
 ```
 
 在 `config.py` 中，我们定义了一个 `Config` 类，它继承自 `pydantic.BaseModel`，并定义了一些配置项。在 `Config` 类中，我们还定义了一个 `check_priority` 方法，它用于检查 `weather_command_priority` 配置项的合法性。更多关于 `pydantic` 的编写方式，可以参考 [pydantic 官方文档](https://docs.pydantic.dev/)。
 
 在定义好配置模型后，我们可以在插件加载时获取全局配置，导入插件自身的配置模型并使用：
 
 ```python {5,11} title=weather/__init__.py
-from nonebot import get_driver
+from nonebot import get_plugin_config
 
 from .config import Config
 
-plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
+plugin_config = get_plugin_config(Config)
 
 weather = on_command(
     "天气",
@@ -239,11 +259,11 @@ class Config(BaseModel):
 ```
 
 ```python title=weather/__init__.py
-from nonebot import get_driver
+from nonebot import get_plugin_config
 
 from .config import Config
 
-plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config).weather
+plugin_config = get_plugin_config(Config).weather
 ```
 
 这样我们就可以省略插件配置项名称中的前缀 `weather_` 了。但需要注意的是，如果我们使用了 scope 配置，那么在配置文件中也需要使用 [`env_nested_delimiter` 格式](#配置项解析)，例如：

website/docs/developer/adapter-writing.md

@@ -79,9 +79,9 @@ except Exception as e:
 通常适配器需要一些配置项，例如平台连接密钥等。适配器的配置方法与[插件配置](../appendices/config#%E6%8F%92%E4%BB%B6%E9%85%8D%E7%BD%AE)类似，例如：
 
 ```python title=config.py
-from pydantic import BaseModel, Extra
+from pydantic import BaseModel
 
-class Config(BaseModel, extra=Extra.ignore):
+class Config(BaseModel):
     xxx_id: str
     xxx_token: str
 ```

website/docs/tutorial/application.md

@@ -56,7 +56,7 @@ options:
 
 ## 创建配置文件
 
-配置文件用于存放 NoneBot 运行所需要的配置项，使用 [`pydantic`](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取配置。配置项需符合 dotenv 格式，复杂类型数据需使用 JSON 格式填写。具体可选配置方式以及配置项详情参考[配置](../appendices/config.mdx)。
+配置文件用于存放 NoneBot 运行所需要的配置项，使用 [`pydantic`](https://docs.pydantic.dev/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取配置。配置项需符合 dotenv 格式，复杂类型数据需使用 JSON 格式填写。具体可选配置方式以及配置项详情参考[配置](../appendices/config.mdx)。
 
 在**项目文件夹**中创建一个 `.env` 文本文件，并写入以下内容:
 

website/docs/tutorial/message.md

@@ -82,20 +82,19 @@ Message([MessageSegment.text("Hello, world!")])
 
 #### 从字典数组构造
 
-`Message` 对象支持 Pydantic 自定义类型构造，可以使用 Pydantic 的 `parse_obj_as` 方法进行构造。
+`Message` 对象支持 Pydantic 自定义类型构造，可以使用 Pydantic 的 `TypeAdapter` 方法进行构造。
 
 ```python
-from pydantic import parse_obj_as
+from pydantic import TypeAdapter
 from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
 
 # 由字典构造消息段
-parse_obj_as(
-    MessageSegment, {"type": "text", "data": {"text": "text"}}
+TypeAdapter(MessageSegment).validate_python(
+    {"type": "text", "data": {"text": "text"}}
 ) == MessageSegment.text("text")
 
 # 由字典数组构造消息序列
-parse_obj_as(
-    Message,
+TypeAdapter(Message).validate_python(
     [MessageSegment.text("text"), {"type": "text", "data": {"text": "text"}}],
 ) == Message([MessageSegment.text("text"), MessageSegment.text("text")])
 ```