最直接推荐的方式是使用 Field(exclude=True)。该方式能彻底排除字段，使其在任何序列化结果中都不出现，且不影响验证或初始化；而 exclude_unset 或 exclude_defaults 仅条件性排除，无法保证字段永远不出现。
在 Pydantic v2 中，若想让某个字段**在序列化（如 .model_dump() 或 .model_dump_json()）时完全不出现**，最直接、推荐的方式是使用 Field(exclude=True)。
用 Field(exclude=True) 彻底排除字段
这是官方支持的、语义明确的标准做法。被标记为 exclude=True 的字段不会出现在任何序列化结果中（无论 exclude_unset、exclude_defaults 等参数如何设置），也不会影响模型验证或初始化。
示例：
from pydantic import BaseModel, Fieldclass User(BaseModel): name: str email: str internal_id: int = Field(exclude=True) # ✅ 序列化时完全消失
user = User(name="Alice", email="a@example.com", internal_id=123) print(user.model_dump()) # {'name': 'Alice', 'email': 'a@example.com'} print(user.model_dump_json()) # {"name":"Alice","email":"a@example.com"}
避免误用 exclude_unset 或 exclude_defaults
这两个参数控制的是“条件性排除”，不是字段本身的属性：
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exclude_unset=True：只对未显式赋值（即使用默认值且未传参）的字段生效；一旦你传了internal_id=123，它就会出现在输出里。 -
exclude_defaults=True：仅当字段值等于其默认值（包括DefaultFactory生成的）时才排除；对非默认值无效。 - 它们都不能保证字段“永远不出现”，所以不能替代
Field(exclude=True)。
其他场景补充说明
如果你需要更细粒度控制（比如仅在 JSON 中排除、或按不同模式切换），可考虑：
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自定义
model_dump调用：显式传入exclude={'internal_id'}，但这是调用侧控制，不改变字段定义本身。 -
用
@computed_field+exclude=True：适用于动态计算且不应序列化的字段。 -
私有字段（
_xxx）不会自动排除：Pydantic v2 不再按命名约定自动忽略下划线字段，必须显式声明Field(exclude=True)才行。
不推荐的写法（易出错）
不要依赖以下方式：
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internal_id: Optional[int] = None+exclude_unset：不可靠，一旦赋值就暴露。 - 重写
__pydantic_core_schema__或魔改序列化逻辑：过度复杂，破坏可维护性。 - 用
Field(default=None, exclude=True)混合写法：exclude=True已足够，default是独立配置，无需捆绑。
