from sentry_sdk.tracing import Span from sentry_sdk.utils import logger
def _normalize_data(data): # type: (Any) -> Any
# convert pydantic data (e.g. OpenAI v1+) to json compatible format if hasattr(data, "model_dump"): try: return data.model_dump() except Exception as e:
logger.warning("Could not convert pydantic data to JSON: %s", e) return data if isinstance(data, list): if len(data) == 1: return _normalize_data(data[0]) # remove empty dimensions return list(_normalize_data(x) for x in data) if isinstance(data, dict): return {k: _normalize_data(v) for (k, v) in data.items()} return data
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Bemerkung:
Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.