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Pydantic 是一个强大的 Python 库#xff0c;用于数据验证和解析#xff0c;特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识#xff0c;包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
什么是 Pydant…
简介
Pydantic 是一个强大的 Python 库用于数据验证和解析特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
什么是 Pydantic
Pydantic 是一个用于数据验证和解析的库它让我们能够定义数据模型并根据这些模型验证输入数据。它的一个重要特性是自动转换输入数据为强类型的 Python 对象并提供了清晰的错误信息以便我们可以轻松地处理验证失败的情况。
安装 Pydantic
Pydantic是Python的第三方库我们可以直接使用pip命令进行安装命令如下
pip install pydantic定义 Pydantic 模型
要使用 Pydantic首先需要定义一个模型类。模型类是一个普通的 Python 类它继承自 pydantic.BaseModel并定义了数据字段以及它们的类型。下面是一个简单的示例
from pydantic import BaseModelclass Person(BaseModel):name: strage: inthooby: list在这个示例中我们定义了一个名为 Person 的模型它有三个字段name 和 age以及hobby分别具有字符串、整数以及列表类型。Pydantic 将使用这些字段定义来验证输入数据。
使用 Pydantic 模型
一旦定义了 Pydantic 模型我们就可以使用它来验证和解析数据。以下是一些常见的用法示例
创建模型实例
我们可以通过传递字典数据来创建模型实例例如
data {name: Alice, age: 30, hobby: [football]}
person Person(**data)
print(person)----------
#######
输出结果如下
nameAlice age30 hobby[football]数据验证
Pydantic 会自动验证输入数据是否符合模型的定义。如果输入数据不符合定义将引发 pydantic.ValidationError 异常。例如
data {name: Bob, age: thirty, hobby: basketball}
person Person(**data) # 这里将引发ValidationError异常----------
运行脚本报错如下person Person(**data) # 这里将引发ValidationError异常File pydantic\main.py, line 331, in pydantic.main.BaseModel.__init__
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 2 validation errors for Person
agevalue is not a valid integer (typetype_error.integer)
hobbyvalue is not a valid list (typetype_error.list)获取字段值
我们可以像访问普通类属性一样访问模型字段的值
data {name: Muller, age: 30, hobby: [football, reading, running]}
person Person(**data)print(person.name)
print(person.age)
print(person.hobby)转换为字典
我们可以将模型实例转换为字典以便将其序列化为 JSON 数据
data {name: Muller, age: 30, hobby: [football, reading, running]}
person Person(**data)person_dict person.dict()
print(person_dict)处理验证错误
当验证失败时Pydantic 提供了详细的错误信息以便我们处理错误。我们可以通过捕获 pydantic.ValidationError 异常来访问错误信息。以下是一个示例
from pydantic import BaseModel
from pydantic import ValidationErrorclass Person(BaseModel):name: strage: inthobby: listtry:data {name: Muller, age: thirty, hobby: [football, reading, running]}person Person(**data)
except ValidationError as e:print(e)-------------
运行脚本结果如下
1 validation error for Person
agevalue is not a valid integer (typetype_error.integer)我们可以看到输出包含有关验证失败的详细信息的错误消息这将帮助我们快速识别和解决问题。
自定义验证规则
除了基本类型验证之外我们还可以自定义验证规则。例如如果我们想确保年龄在特定范围内可以使用 validator 装饰器定义自定义验证函数
from pydantic import validatorclass Person(BaseModel):name: strage: inthobby:listvalidator(age)def age_must_be_positive(cls, age):if age 0:raise ValueError(Age must be a positive integer)return age在这个示例中我们定义了一个 age_must_be_positive 方法它将验证年龄是否为正整数。
总结
Pydantic 是一个强大的 Python 库用于数据验证和解析。它使您我们能够轻松地定义数据模型、验证数据、处理错误以及自定义验证规则。无论是在构建 Web 应用程序、API、命令行工具还是其他任何类型的 Python 应用程序Pydantic 都可以帮助我们更轻松地处理数据。希望本文对大家入门 Pydantic 有所帮助
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