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Python10天冲刺《Pydantic 是一个用于数据验证和设置管理的 Python 库》

news 来源：原创 2025/8/22 11:48:04

Pydantic 是一个用于数据验证和设置管理的 Python 库，其核心功能围绕 数据验证、类型检查 和 模型配置 展开。以下是 Pydantic 的主要功能分类及其简要说明和示例：

1. 数据验证与类型检查

Pydantic 的核心功能是自动验证数据的类型、格式和约束条件。

1.1 字段类型验证

功能：根据定义的字段类型（如 int, str, datetime 等）验证输入数据。

示例：

from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel):id: intname: stris_active: bool = True# 正确输入
user = User(id=1, name="Alice", is_active=True)  # 通过验证# 错误输入（类型不匹配）
user = User(id="1", name="Bob", is_active="yes")  # 抛出 ValidationError

1.2 必填字段与默认值

功能：强制要求某些字段必须存在，或为字段设置默认值。

示例：

class User(BaseModel):id: int  # 必填字段，无默认值name: str = "Guest"  # 可选字段，有默认值is_active: bool = Trueuser = User(id=2)  # name 会自动填充为 "Guest"
user = User(id=3, name="Charlie")  # 忽略 is_active 时默认为 True

1.3 字段约束

功能：通过 Field 装饰器设置字段的约束（如最小值、最大长度等）。

示例：

from pydantic import Fieldclass Product(BaseModel):price: float = Field(gt=0, description="价格必须大于0")description: str = Field(max_length=100)product = Product(price=-10)  # 抛出 ValidationError（价格小于0）

2. 模型配置

通过 Config 类自定义模型行为。

2.1 全局配置

功能：设置模型的默认行为（如忽略额外字段、命名风格等）。

示例：

class ConfigModel(BaseModel):class Config:extra = "ignore"  # 忽略输入中的额外字段allow_mutation = False  # 禁止修改模型实例的字段underscore_attrs_are_private = True  # 允许下划线开头的私有字段

2.2 自定义命名风格

功能：将字段名转换为不同的风格（如 camelCase 或 snake_case）。

示例：

class CamelCaseModel(BaseModel):class Config:alias_generator = lambda s: s.lower()  # 将字段名转换为小写allow_population_by_field_name = Truemodel = CamelCaseModel(**{"userName": "Alice"})  # 通过 "userName" 赋值给 "user_name" 字段

3. 自定义验证逻辑

允许添加自定义的验证规则，支持字段级和模型级验证。

3.1 字段级验证

功能：对单个字段进行验证。

示例：

from pydantic import validatorclass User(BaseModel):password: strpassword_confirm: str@validator("password_confirm")def passwords_match(cls, v, values, **kwargs):if "password" in values and v != values["password"]:raise ValueError("Passwords do not match")return v

3.2 模型级验证（根验证）

功能：对整个模型的数据进行验证。

示例：

class User(BaseModel):age: intis_student: bool@root_validatordef validate_age(cls, values):if values.get("is_student") and values.get("age") > 30:raise ValueError("Students cannot be older than 30")return values

4. 模式生成（Schema 生成）

生成模型的 JSON Schema 或其他格式描述，常用于 API 文档（如 FastAPI）。

4.1 生成 JSON Schema

功能：自动为模型生成结构化描述。

示例：

from pydantic import BaseModel, Fieldclass Item(BaseModel):name: str = Field(..., description="Item name")price: float = Field(..., gt=0, description="Price must be positive")print(Item.schema_json(indent=2))  # 输出 JSON Schema

5. 模型继承与组合

支持通过继承复用字段和验证逻辑，或通过嵌套模型组合复杂结构。

5.1 模型继承

功能：继承父类的字段和配置。

示例：

class BaseUser(BaseModel):name: stremail: strclass AdminUser(BaseUser):role: str = "admin"admin = AdminUser(name="Bob", email="bob@example.com")  # 继承 BaseUser 的字段

5.2 嵌套模型

功能：将模型作为字段嵌入到其他模型中。

示例：

class Address(BaseModel):street: strcity: strclass User(BaseModel):name: straddress: Address  # 嵌套 Address 模型

6. 数据转换与序列化

Pydantic 可以自动转换输入数据，并提供便捷的序列化方法。

6.1 自动类型转换

功能：将输入数据转换为目标类型。

示例：

class Config(BaseModel):port: int  # 输入可以是字符串，但会自动转换为整数config = Config(port="8080")  # 转换成功，port 的值为 8080

6.2 序列化与反序列化

功能：将模型转换为字典或 JSON，或从字典创建模型实例。

示例：

user = User(name="Alice", age=30)
user_dict = user.dict()          # 转换为字典
user_json = user.json()          # 转换为 JSON 字符串
user_from_dict = User.parse_obj(user_dict)  # 从字典创建实例

7. 错误处理

Pydantic 提供结构化的错误信息，便于调试和用户反馈。

7.1 验证错误

功能：当验证失败时抛出 ValidationError，并包含详细错误信息。

示例：

try:user = User(name="Bob", age="thirty")  # age 需要是 int
except ValidationError as e:print(e.errors())  # 输出错误信息，如：[{'loc': ('age',), 'msg': 'value is not a valid integer', 'type': 'type_error.integer'}]

8. 高级功能

8.1 自定义数据类型

功能：通过 Constrained Types 或自定义类型扩展验证逻辑。

示例：

from pydantic import constrclass User(BaseModel):username: constr(min_length=3, max_length=10)  # 自定义字符串约束

8.2 异步支持

功能：在异步环境中使用 async 验证或解析数据。

示例：

async def async_validate(data):user = await User.async_parse_obj(data)  # 异步解析

8.3 动态模型

功能：根据运行时条件动态创建模型。

示例：

from pydantic import create_modelDynamicModel = create_model("DynamicModel", x=(int, ...), y=(str, "default"))

应用场景

API 输入验证：确保 API 请求参数符合预期（如 FastAPI 中的请求体验证）。
配置管理：验证和管理应用程序的配置参数。
数据解析：解析并标准化来自外部系统的数据（如 CSV、JSON 文件）。
类型安全编码：结合静态类型检查工具（如 mypy），提升代码健壮性。

通过以上分类，Pydantic 提供了一套全面的数据验证和模型管理工具，适用于需要严格数据校验和类型安全的场景。

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