Какие типы данных и свойства могут быть реализованы в классах сериализации данных?

В классах сериализации данных (например, при использовании библиотек как dataclasses, pydantic или marshmallow в Python) обычно реализуются следующие типы данных и свойства:

• Примитивные типы: int, float, str, bool — базовые типы для хранения чисел, строк и логических значений.
• Коллекции: list, tuple, set, dict — для хранения последовательностей и отображений.
• Вложенные объекты: другие классы или структуры, которые тоже могут быть сериализованы.
• Опциональные поля: поля, которые могут быть None или отсутствовать.
• Валидация и преобразование: свойства с проверкой значений, например, через дескрипторы или валидаторы.

Пример с использованием dataclasses и типов из typing:

from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional

@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    email: Optional[str] = None
    tags: List[str] = None

user = User(id=1, name="Alice", tags=["admin", "user"])

Здесь Optional[str] означает, что поле email может быть строкой или отсутствовать (None). Коллекция List[str] хранит список тегов. Такие типы помогают при сериализации в JSON или другие форматы.