pydantic 是一个 python 数据验证和设置管理库。它使用 python 类型提示来验证和解析数据，确保您的代码能够处理正确结构化和类型化的数据。通过利用 python 的类似数据类的模型结构，pydantic 可以轻松定义复杂数据的模式，并以干净的 python 方式自动验证和序列化/反序列化数据。让我们来探讨一下主要功能：
数据验证
使用 python 的类型提示根据模式自动验证输入数据。
from pydantic import basemodel, validationerrorclass user(basemodel): id: int name: str email: str# valid inputuser = user(id=1, name="john doe", email="john@example.com")print(user)# invalid inputtry: user = user(id="not-an-integer", name="jane", email="jane@example.com")except validationerror as err: print(err)
每当你想定义数据模型时，请使用 pydantic.basemodel！
功能验证
pydantic 提供了强大的工具，不仅可以验证数据模型，还可以验证函数的输入和输出。这是使用 @validate_call 装饰器实现的，允许您对函数参数和返回值强制执行严格的数据验证。如果提供的参数或返回类型与预期类型不匹配，则会引发 validationerror。
from pydantic import validate_call@validate_calldef greet(name: str, age: int) -> str: return f"hello {name}, you are {age} years old."# valid inputprint(greet("alice", 30)) # output: hello alice, you are 30 years old.# invalid inputtry: greet("bob", "not-a-number")except exception as e: print(e)
通过在 @validate_call 中启用 validate_return 标志，pydantic 还将根据其带注释的返回类型验证函数的返回值。这可确保函数遵循预期的输出模式。
from pydantic import validate_call@validate_call(validate_return=true)def calculate_square(number: int) -> int: return number ** 2 # correct return type# valid input and returnprint(calculate_square(4)) # output: 16# invalid return value@validate_call(validate_return=true)def broken_square(number: int) -> int: return str(number ** 2) # incorrect return typetry: broken_square(4)except exception as e: print(e)
解析
pydantic 可以将复杂的嵌套结构（包括 json 数据）解析为模型对象。
from pydantic import basemodelfrom typing import listclass item(basemodel): name: str price: floatclass order(basemodel): items: list[item] total: float# json-like datadata = { "items": [ {"name": "apple", "price": 1.2}, {"name": "banana", "price": 0.8} ], "total": 2.0}order = order(**data) print(order) # items=[item(name='apple', price=1.2), item(name='banana', price=0.8)] total=2.0
序列化和反序列化
pydantic 模型可以序列化为 json 或字典并重构回来。
from pydantic import basemodelclass user(basemodel): id: int name: str email: str# create a model instanceuser = user(id=1, name="alice", email="alice@example.com")# serialize to dictionary and jsonuser_dict = user.model_dump()user_json = user.model_dump(mode='json')print("dictionary:", user_dict)print("json:", user_json)# deserialize back to the modelnew_user = user.model_validate(user_json)print("parsed user:", new_user)
灵活的验证
数据验证不是强制类型验证。例如，如果您定义一个模型，其中 id、due_date 和优先级字段分别为 int、bool 和 datetime 类型，则可以传递：
数字字符串作为idiso-8601、utc 或其他日期格式的字符串作为 due_date’yes’/’no’、’on’/’off’、’true’/’false’、1/0 等作为优先级
from sensei import apimodelfrom datetime import datetimeclass task(apimodel): id: int due_date: datetime priority: booltask = task(due_date='2024-10-15t15:30:00', id="1", priority="yes")print(task)
结果将是
task(id=1, due_date=datetime.datetime(2024, 10, 15, 15, 30), priority=true)
自定义验证
您还可以使用验证器在模型中定义自定义验证逻辑。它们允许您应用更复杂的验证规则，这些规则无法使用内置类型或字段约束轻松表达。验证器是通过 field_validator 装饰器或 field 对象定义的。您可以将一个或多个字段名称传递给 field_validator，以确定哪些字段将使用此验证器，或者通过“*”为每个字段应用验证器。
from typing import Anyfrom pydantic import Field, field_validator, EmailStr, BaseModelclass User(BaseModel): id: int username: str = Field(pattern=r'^w+$') email: EmailStr age: int = Field(18, ge=14) is_active: bool = True roles: list[str] # Define validator executed 'before' internal parsing @field_validator('roles', mode='before') def _validate_roles(cls, value: Any): return value.split(',') if isinstance(value, str) else valueuser = User(id=1, username='john', email='john@example.com', roles='student,singer')print(user) # id=1 username='john' email='john@example.com' age=18 is_active=True roles=['student', 'singer']
开源项目
有很多由 pydantic 支持的开源项目。让我们探索其中最好的：
快速api
pydantic 最突出的用例之一是 fastapi，这是一个使用 python 构建 api 的现代 web 框架。 fastapi 广泛使用 pydantic 模型进行请求正文验证、查询参数和响应模式。
来源：https://github.com/fastapi/fastapi文档：https://fastapi.tiangolo.com
老师
fastapi 是为构建 api 而设计的，而 sensei 则是为快速、轻松地包装这些 api 而设计的。由 sensei 提供支持的 api 客户端可确保用户获得相关的数据模型，并且不会出现令人困惑的错误。
来源：https://github.com/crocofactory/sensei文档：https://sensei.crocofactory.dev
sqlmodel 和 typer
sqlmodel 和 typer 是 fastapi 的创建者 sebastián ramírez 开发的两个出色的项目。
sqlmodel 是一个旨在简化 python 应用程序中的数据库交互的库。 sqlmodel 构建于 sqlalchemy 和 pydantic 之上，将 orm 的强大功能与数据验证和序列化的便利性结合在一起。
来源：https://github.com/fastapi/sqlmodel文档：https://sqlmodel.tiangolo.com
typer 是一个使用 python 创建命令行界面 (cli) 应用程序的框架。它通过使用 python 的类型提示自动生成用户友好的 cli 命令和帮助文本来简化流程。
来源：https://github.com/fastapi/typer文档：https://typer.tiangolo.com
以上就是Pydantic：手动验证的终结！ ✨的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1354272.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
