pydantic.errors.PydanticSchemaGenerationError: Unable to generate pydantic-core schema for <module 'datetime' fr

### 解决 Pydantic Schema Generation Error

当遇到 `PydanticSchemaGenerationError` 错误，特别是在处理像 `datetime` 这样的模块时，通常是因为 Pydantic 无法自动推断某些类型的模式。为了确保能够正确生成 schema 并避免此类错误，可以采取以下措施：

#### 使用显式的字段定义
通过明确指定模型中的字段及其类型，可以帮助 Pydantic 更好地理解数据结构并自动生成相应的验证逻辑。

from datetime import datetime
from pydantic import BaseModel, Field

class Event(BaseModel):
    name: str
    start_time: datetime = Field(description="Event start time")

event_data = {
    'name': 'Conference',
    'start_time': '2023-10-05T14:30:00'
}

try:
    event = Event(**event_data)
except Exception as e:
    print(f"Validation failed: {e}")
else:
    print(event.json())

此代码片段展示了如何利用 `Field` 函数来提供额外的信息给 Pydantic，从而帮助其更精确地构建 JSON 模式[^1]。

#### 自定义解析器
如果默认行为仍然不足以解决问题，则可以通过创建自定义的根验证方法或配置类属性来自定义输入数据到 Python 类型之间的转换过程。

from typing import Any
import json
from pydantic import root_validator

class CustomDateTimeParser(BaseModel):
    date_field: str
    
    @root_validator(pre=True)
    def parse_date(cls, values: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
        try:
            parsed_date = datetime.strptime(values.get('date_field'), '%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
            values['date_field'] = parsed_date
        except ValueError as ve:
            raise ValueError("Invalid date format") from ve
        
        return values

上述例子中实现了对日期字符串的手动解析，并将其转化为标准的 `datetime` 对象，在实例化过程中完成这一操作。

#### 更新依赖库版本
有时问题可能源于所使用的 Pydantic 版本过旧而缺乏必要的功能支持；因此建议检查是否有可用的新版更新，并考虑升级至最新稳定发布版本以获得更好的兼容性和性能改进。