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20 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesType-Hint-Based Schema Definitions

Approaches that leverage standard language type annotations to define data structures and validation rules.

Distinguishing note: Focuses on using native type hints for schema definition, avoiding custom domain-specific languages.

Explore 20 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Type-Hint-Based Schema Definitions. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Type-Hint-Based Schema Definitions GitHub Repositories

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  • tiangolo/fastapiAvatar de tiangolo

    tiangolo/fastapi

    99,301Voir sur GitHub↗

    FastAPI is a high-performance Python web framework designed for building REST APIs. It operates as an ASGI web framework, providing a system to create structured HTTP endpoints that automatically serialize data and validate request parameters. The framework utilizes Python type hints to drive data validation and serialization, automatically generating machine-readable OpenAPI and JSON Schema specifications. This process enables the automatic creation of interactive, browser-based API documentation where endpoints can be tested directly. The project includes a dependency injection system for

    Uses Python type annotations to automatically drive the serialization of objects into JSON responses.

    Python
    Voir sur GitHub↗99,301
  • samuelcolvin/pydanticAvatar de samuelcolvin

    samuelcolvin/pydantic

    28,043Voir sur GitHub↗

    Pydantic est une bibliothèque de validation de données et un framework d'analyse pour Python. Il fonctionne comme un validateur de schéma basé sur les types qui utilise les annotations de type Python standard pour garantir que les données d'entrée sont conformes à des schémas structurels prédéfinis. Le projet fournit des capacités pour analyser des données brutes en objets typés via la conversion et la validation automatique de type. Cela inclut la sérialisation des données et la validation des structures de données pour garantir l'exactitude. Le framework couvre plusieurs domaines d'application, incluant la vérification des requêtes API et la gestion des configurations d'application. Il permet la transformation de formats bruts comme JSON en objets Python structurés.

    Leverages standard Python type annotations to define expected data structures and validation rules.

    Python
    Voir sur GitHub↗28,043
  • pydantic/pydanticAvatar de pydantic

    pydantic/pydantic

    26,932Voir sur GitHub↗

    Pydantic is a data validation and serialization library that enforces schema constraints and performs type conversion on complex data structures. It utilizes standard Python type annotations to define data models, allowing developers to establish structured schemas that automatically enforce business rules and constraints without the need for custom domain-specific languages. The library distinguishes itself by transforming high-level model definitions into optimized code during initialization to minimize runtime overhead. It supports recursive validation for nested data structures and employ

    Uses standard Python type annotations to define data structures and validation rules without custom domain-specific languages.

    Pythonhintsjson-schemaparsing
    Voir sur GitHub↗26,932
  • prefecthq/fastmcpAvatar de PrefectHQ

    PrefectHQ/fastmcp

    22,994Voir sur GitHub↗

    FastMCP is a Python framework designed for building servers that expose functions, resources, and prompts to AI models using the Model Context Protocol. It simplifies the development process by automatically deriving tool metadata, input schemas, and documentation directly from Python function signatures and type hints. The framework provides a unified container for managing these components, allowing developers to build modular applications that integrate seamlessly with AI assistants. The project distinguishes itself through its support for interactive, server-defined user interface compone

    Automatically derives tool metadata, input schemas, and documentation from Python function signatures and type hints at runtime.

    Pythonagentsfastmcpllms
    Voir sur GitHub↗22,994
  • fastapi/typerAvatar de fastapi

    fastapi/typer

    19,632Voir sur GitHub↗

    This project is a Python framework for building command-line interfaces by converting standard functions into executable programs. It uses type hints to automatically infer and generate argument parsers, validation logic, and help documentation, allowing developers to define complex terminal applications through simple function signatures. The framework distinguishes itself through a decorator-driven registration system that enables the construction of hierarchical command trees. It supports dependency injection to manage shared state and runtime configuration across subcommands, and it utili

    Uses Python type annotations to automatically infer and generate command-line argument parsers and validation logic.

    Pythoncliclickpython
    Voir sur GitHub↗19,632
  • elysiajs/elysiaAvatar de elysiajs

    elysiajs/elysia

    18,531Voir sur GitHub↗

    Elysia is a high-performance TypeScript web framework designed for building type-safe backend services. It provides a modular, plugin-based architecture that allows developers to compose server logic, middleware, and validation schemas into scalable application instances. By leveraging native web standards, the framework ensures portability across diverse JavaScript runtimes, including Node.js, Deno, and various edge computing environments. The framework distinguishes itself through its focus on end-to-end type safety, automatically synchronizing request and response definitions between the s

    Leverages native TypeScript type hints to define and validate request and response schemas automatically.

    TypeScriptbunframeworkhttp
    Voir sur GitHub↗18,531
  • sindresorhus/type-festAvatar de sindresorhus

    sindresorhus/type-fest

    17,233Voir sur GitHub↗

    type-fest is a library of reusable utility types for performing complex transformations and validations on objects, arrays, strings, and numeric ranges in TypeScript. It provides a collection of type definitions designed to handle advanced structural changes and constraints. The project distinguishes itself by offering specialized logic for string literal processing, such as casing transformations and pattern-based modifications, and type-level arithmetic for calculating numeric ranges and absolute values. It also includes utilities for enforcing deep immutability, ensuring union mutual exclu

    Provides utilities to extend base type definitions for configuration files like package.json.

    TypeScriptnpm-packagetypestypescript
    Voir sur GitHub↗17,233
  • mjhea0/awesome-fastapiAvatar de mjhea0

    mjhea0/awesome-fastapi

    11,080Voir sur GitHub↗

    This project serves as a comprehensive resource hub and curated directory for the FastAPI web framework ecosystem. It provides developers with a centralized collection of community-vetted libraries, tools, and best practices designed to support the development, testing, and deployment of scalable web services using modern Python. The repository distinguishes itself by aggregating resources that address the full lifecycle of high-performance API development. It covers essential capabilities including project scaffolding, database integration, and the implementation of real-time communication p

    Validates request payloads and serializes responses using type-hinted data models.

    awesomeawesome-listfastapi
    Voir sur GitHub↗11,080
  • vitalik/django-ninjaAvatar de vitalik

    vitalik/django-ninja

    9,095Voir sur GitHub↗

    Django Ninja is a high-performance framework for building type-safe REST APIs using Django. It functions as an OpenAPI API framework and a type-safe wrapper that utilizes Python type hints to handle request validation and response serialization. The project distinguishes itself by integrating Pydantic-based data modeling to convert JSON inputs into strongly typed Python objects. It automatically generates OpenAPI schemas and interactive documentation pages directly from defined endpoint signatures. The framework supports asynchronous request processing to handle concurrent tasks. It employs

    Leverages standard Python type annotations to define data structures and enforce runtime validation rules.

    Pythondjangodjango-ninjaopenapi
    Voir sur GitHub↗9,095
  • bentoml/bentomlAvatar de bentoml

    bentoml/BentoML

    8,456Voir sur GitHub↗

    BentoML is a machine learning model serving framework and GPU-accelerated inference server designed to package, deploy, and scale AI models as production-ready REST APIs. It functions as an AI model lifecycle manager and an inference graph orchestrator, enabling the chaining of multiple models and custom logic into complex pipelines for advanced task sequences. The framework distinguishes itself through a dynamic batching engine that optimizes GPU throughput and an artifact-based packaging system that bundles model weights and dependencies into immutable archives for consistent deployment. It

    Leverages Python type annotations to automatically define request and response schemas for REST endpoints.

    Pythonai-inferencedeep-learninggenerative-ai
    Voir sur GitHub↗8,456
  • litestar-org/litestarAvatar de litestar-org

    litestar-org/litestar

    8,302Voir sur GitHub↗

    Litestar is a high-performance Python ASGI web framework designed for building asynchronous APIs and web services. It functions as a type-safe toolkit that leverages Python type hints to provide automatic request validation and response serialization, while natively generating interactive API documentation based on the OpenAPI specification. The framework is distinguished by its integrated dependency injection system, which manages shared resources and resolves complex nested service chains directly within request handlers. It further organizes API development through class-based controllers

    Leverages Python type hints to automatically define data structures and validation rules for request and response serialization.

    Pythonapiasgiasyncio
    Voir sur GitHub↗8,302
  • colyseus/colyseusC

    colyseus/colyseus

    7,015Voir sur GitHub↗

    Colyseus is a real-time multiplayer game framework for Node.js that provides an authoritative server model, delta-compressed state synchronization, and room-based session orchestration. It is designed to handle the core infrastructure of multiplayer games, including matchmaking, state management, and scalable process distribution across multiple servers. The framework distinguishes itself through its schema-based state definition, which enables automatic serialization and change tracking, combined with a binary WebSocket protocol for low-latency updates. Its matchmaking pipeline routes player

    Defines structured data models with typed fields enabling automatic serialization and change tracking.

    TypeScript
    Voir sur GitHub↗7,015
  • answerdotai/fasthtmlAvatar de AnswerDotAI

    AnswerDotAI/fasthtml

    6,846Voir sur GitHub↗

    FastHTML is a full-stack Python web framework designed for building interactive web applications using pure Python. It functions as an HTMX integration framework and a Python HTML domain-specific language, allowing developers to generate HTML structures using native objects and functions instead of external templating files. The framework is distinguished by its native support for real-time bidirectional communication via WebSockets and Server-Sent Events, enabling server-side updates to be pushed to the browser without full page reloads. It further integrates identity management through OAut

    Extracts URL paths and query parameters into typed function arguments using language-level type annotations.

    Jupyter Notebook
    Voir sur GitHub↗6,846
  • python-attrs/attrsAvatar de python-attrs

    python-attrs/attrs

    5,799Voir sur GitHub↗

    attrs is a Python library that automatically generates initialization, representation, equality, hashing, and ordering methods from declarative class attribute definitions. At its core, it provides a class decorator metaprogramming framework that intercepts class creation to rewrite the class body, producing dunder methods without manual boilerplate. The library includes a comprehensive attribute validation toolkit with built-in validators for type checks, range constraints, regex matching, length limits, and logical composition of validation rules. The library distinguishes itself through it

    Serializes and deserializes class instances using a schema library that enforces field types and constraints.

    Python
    Voir sur GitHub↗5,799
  • dlt-hub/dltAvatar de dlt-hub

    dlt-hub/dlt

    5,472Voir sur GitHub↗

    dlt est un outil d'ingestion de données Python et un framework de pipeline ETL conçu pour récupérer des données depuis diverses sources et les persister dans des destinations structurées. Il fonctionne comme un moteur d'inférence de schéma qui détecte automatiquement les types de données et aplatit les structures JSON imbriquées en tables relationnelles, déplaçant les données des sources vers des lakehouses, des entrepôts ou des bases de données vectorielles. Le projet se distingue par une génération de pipeline alimentée par l'IA, utilisant de grands modèles de langage pour échafauder le code d'extraction et les connecteurs pour les API REST. Il prend également en charge le stockage vectoriel multimodal et la population spécialisée de bases de données vectorielles pour prendre en charge les applications d'IA et de machine learning. Le framework couvre un large éventail de capacités, incluant l'évolution automatique du schéma, le chargement incrémentiel de données via le suivi d'état et la validation de la qualité des données par l'application de contrats de données. Il fournit des outils pour la normalisation des données relationnelles, les transformations pré- et post-chargement, et une variété d'adaptateurs de destination pour les bases de données SQL et les magasins d'objets cloud. L'observabilité est gérée via des tableaux de bord d'exécution de pipeline, le suivi de lignage des colonnes et la vérification de version de schéma utilisant des hachages basés sur le contenu.

    Injects data types and metadata hints into resources during runtime to bypass static schema files.

    Pythondatadata-engineeringdata-lake
    Voir sur GitHub↗5,472
  • h3js/h3Avatar de h3js

    h3js/h3

    5,353Voir sur GitHub↗

    Hono est un framework HTTP JavaScript minimal conçu pour construire des serveurs web à travers de multiples runtimes, incluant Node.js, les runtimes edge et les plateformes serverless. Il fonctionne comme un serveur web cross-runtime et un wrapper d'API web standard, normalisant divers objets de requête et réponse en signatures Web API standards. Le projet sert d'orchestrateur de middleware HTTP et de gestionnaire de requêtes, utilisant un pipeline de requêtes basé sur des middlewares et un montage de routes hiérarchique pour créer des structures de serveur modulaires. Il se distingue par un wrapper d'événements agnostique au runtime qui assure un comportement cohérent quel que soit l'environnement de déploiement. Le framework couvre un large éventail de capacités, incluant le routage de requêtes HTTP avec capture de paramètres dynamiques, la communication WebSocket en temps réel et des mesures de sécurité complètes comme la gestion CORS et l'authentification basique. Il fournit également des utilitaires pour la gestion de session via cookies, le service d'assets statiques et la gestion du trafic via proxy de requêtes et redirection d'URL. Le projet est implémenté en TypeScript.

    Assigns generic types to event handlers to provide automatic typing for request bodies and query parameters.

    TypeScript
    Voir sur GitHub↗5,353
  • zircote/swagger-phpAvatar de zircote

    zircote/swagger-php

    5,298Voir sur GitHub↗

    swagger-php est un générateur de spécifications OpenAPI et une bibliothèque de documentation d'API PHP. Il scanne les attributs et annotations du code source PHP pour produire des fichiers de spécification standardisés et des références d'API interactives. L'outil fonctionne comme un moteur d'inférence de schéma qui dérive les types de données et les schémas à partir des indices de type natifs PHP et des blocs génériques. Il utilise une analyse statique basée sur la réflexion pour extraire des métadonnées sans exécuter la logique d'application et prend en charge l'héritage de schéma récursif pour fusionner les définitions des classes parentes et des interfaces. Le projet inclut un utilitaire en ligne de commande pour exporter les définitions d'API vers des fichiers YAML ou JSON statiques. Il fournit également un pipeline pour l'assemblage de spécifications avec une logique de traitement enfichable pour modifier la façon dont le code source est analysé ou structuré.

    Leverages native PHP type hints and generic blocks to automatically define data structures and validation rules.

    PHP
    Voir sur GitHub↗5,298
  • strawberry-graphql/strawberryAvatar de strawberry-graphql

    strawberry-graphql/strawberry

    4,674Voir sur GitHub↗

    Strawberry est une bibliothèque GraphQL typée pour Python qui permet la conception de schémas en utilisant des annotations de type Python et des dataclasses. Elle fonctionne comme un serveur GraphQL asynchrone et un moteur d'exécution, fournissant un pont pour exposer des schémas à travers des frameworks web compatibles ASGI tels que FastAPI, Django, Flask et Litestar. Le projet implémente la fédération GraphQL, permettant la création de schémas distribués et d'entités qui fusionnent en un supergraphe unifié à travers plusieurs services. Il inclut également une boîte à outils dédiée pour la spécification Relay, prenant en charge l'identification globale d'objets et la pagination basée sur les connexions. Le framework couvre un large ensemble de capacités, incluant le streaming de données en temps réel via WebSockets et Server-Sent Events, le mapping de modèles Pydantic et la génération automatique de code. Il fournit des outils intégrés pour la sécurité et l'observabilité, tels que la limitation de complexité des requêtes, le contrôle d'accès basé sur les rôles et le traçage des métriques d'exécution. Les développeurs peuvent prototyper en utilisant un serveur de développement intégré avec une interface d'inspection de schéma interactive.

    Derives the GraphQL schema structure by inspecting Python type annotations and dataclasses at runtime.

    Pythonasgiasynciodjango
    Voir sur GitHub↗4,674
  • binance/binance-connector-pythonAvatar de binance

    binance/binance-connector-python

    2,755Voir sur GitHub↗

    Binance Connector Python is a client library that provides programmatic access to the Binance cryptocurrency exchange, enabling automated trading and asset management across spot, margin, futures, and options markets. The library wraps the exchange's REST and WebSocket APIs into a Python interface with type-hinted methods, HMAC and RSA authentication, and a unified request-response pipeline for consistent error handling and rate limiting. The connector supports a broad range of exchange operations beyond core trading, including sub-account management, wallet operations, and algorithmic order

    Uses Python type hints and dataclasses to provide IDE autocompletion and static validation for API parameters and responses.

    Pythonbinance-apiconnectorcrypto
    Voir sur GitHub↗2,755
  • spatie/data-transfer-objectAvatar de spatie

    spatie/data-transfer-object

    2,226Voir sur GitHub↗

    This library provides a framework for defining typed, immutable data structures in PHP. It enables developers to construct structured objects from raw input arrays, ensuring consistent data shapes and schema integrity across different layers of an application. By enforcing strict property types and validation rules during instantiation, the library prevents invalid data states and simplifies the handling of complex information. The project distinguishes itself through its use of attribute-driven metadata, which allows for property renaming, custom validation, and serialization logic directly

    Enforces schema integrity by validating raw input data against class property definitions and type hints during instantiation.

    PHPobjectsphpvalue
    Voir sur GitHub↗2,226
  1. Home
  2. Software Engineering & Architecture
  3. Type-Hint-Based Schema Definitions

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  • Configuration ExtensionsUtilities for extending existing schema definitions to include custom properties. **Distinct from Type-Hint-Based Schema Definitions:** Focuses on the extension of existing schemas rather than the base mechanism of using type hints for definitions.
  • Request Parameter Type-HintingLeveraging language type annotations to automatically parse and validate incoming request data. **Distinct from Type-Hint-Based Schema Definitions:** Focuses specifically on the application of type hints to request parsing rather than general data schema validation.
  • Serialization Schemas1 sous-tagDefining structured data models with typed fields for automatic serialization and change tracking. **Distinct from Type-Hint-Based Schema Definitions:** Distinct from Type-Hint-Based Schema Definitions: focuses on schema definitions for serialization and diffing, not just type annotations.