python中pydantic库

pydantic库详解

一、 概述

1、 简介

该库的官方文档位置为：https://pydantic-docs.helpmanual.io/

不知道大家是否非常羡慕C语言等在进行函数传参时，可以指定数据类型来传参呢？

我之前有一篇讲过使用typing来指定数据类型，但是其仅仅是能指定数据类型，只能做一个提醒的作用，那么我们如何来结合typing模块，来写一个可以像Java等语言的指定参数类型呢？这里我推荐pydantic库。

首先，在学这个库之前，我们需要去回顾一下typing库的使用方法：https://blog.csdn.net/qq_62789540/article/details/124790174

然后，我们来解释一下我们即将要学的库：

其使用 Python 类型注释的数据验证和设置管理。

pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。

定义数据应该如何在纯的、规范的 Python 中保存；用pydantic验证它。

2、 优势

所以pydantic使用了一些很酷的新语言特性，但我为什么要实际去使用它呢？

• 与您的 IDE/linter/brain 配合得很好

  无需学习新的模式定义微语言。如果你知道如何使用 Python 类型提示，你就会知道如何使用pydantic。数据结构只是您使用类型注释定义的类的实例，因此自动完成、linting、mypy、IDE（尤其是PyCharm）和您的直觉都应该与您的验证数据正常工作。

• 两用

  pydantic 的 BaseSettings类允许在“验证此请求数据”上下文和“加载我的系统设置”上下文中使用*pydantic 。*主要区别在于系统设置可以从环境变量中读取，并且通常需要更复杂的对象，例如 DSN 和 Python 对象。

• 快速地

  pydantic一直非常重视性能，大多数库都是用 cython 编译的，加速了约 50%，它通常与大多数类似库一样快或更快。

• 验证复杂结构

  使用递归pydantic模型、typing的 标准类型（例如List、Tuple等Dict）和 验证器允许清晰、轻松地定义、验证和解析复杂的数据模式。

• 可扩展

  pydantic允许定义自定义数据类型，或者您可以使用validator装饰器装饰的模型上的方法扩展验证。

• 数据类集成

  以及BaseModel，pydantic提供了一个dataclass装饰器，它创建（几乎）带有输入数据解析和验证的普通 Python 数据类。

3、 环境配置

安装这个库的方法非常简单：

pip install pydantic

安装配置的扩展功能：

pip install pydantic[email]  # 邮箱验证支持
# or
pip install pydantic[dotenv]  # dotenv文件支持
# or just
pip install pydantic[email, dotenv]  # 同时安装

如果想要通过其他方式安装，可以参考官方文档

二、 Model

1、 模型属性

在pydantic中定义对象的主要方法是通过模型（模型只是继承自 的类BaseModel）。

您可以将模型视为类似于严格类型语言中的类型，或者视为 API 中单个端点的要求。

不受信任的数据可以传递给模型，并且在解析和验证之后，pydantic保证生成的模型实例的字段将符合模型上定义的字段类型。

2、 基本使用

from pydantic import BaseModel


class Foo(BaseModel):
    count: int
    size: float | None = None


class Bar(BaseModel):
    apple = 'x'
    banana = 'y'


class Spam(BaseModel):
    foo: Foo
    bars: list[Bar]


m = Spam(foo={
   'count': 4}, bars=[{
   'apple': 'x1'}, {
   'apple': 'x2'}])
print(m)
#> foo=Foo(count=4, size=None) bars=[Bar(apple='x1', banana='y'),
#> Bar(apple='x2', banana='y')]
print(m.dict())
"""
{
    'foo': {'count': 4, 'size': None},
    'bars': [
        {'apple': 'x1', 'banana': 'y'},
        {'apple': 'x2', 'banana': 'y'},
    ],
}
"""

3、数据导入

3.1 orm