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Pydantic 是一个 Python 库，核心是做数据验证、设置管理和数据转换

news 来源：原创 2025/5/30 19:18:56

想象一下，你开了一家店（你的程序），顾客（其他代码或用户）会给你递纸条（数据），纸条上写着他们要买的东西。

问题： 纸条可能写得很乱！比如“苹果5个”（正确），但也可能是“苹果五”、“苹果5”、“Apples 5”，甚至“香蕉5”（写错了商品）。你需要把这些纸条整理成清晰的订单。
Pydantic 是干嘛的？ 它就像你店里一个超级负责、眼尖又有点强迫症的订单检查员 + 格式转换员。
1. 检查订单对不对（数据验证）： 它会仔细看每张纸条：
  - 商品名写对了吗？（比如必须是“苹果”、“香蕉”，不能是“大象”）
  - 数量写的是数字吗？（“5”可以，“五”不行）
  - 顾客名字写了吗？（如果要求必须写的话）
  - 地址格式对吗？（如果是邮寄订单）
2. 自动整理成标准格式（数据解析/转换）： 对于能修正的小错误，它会自动帮你改好：
  - 把“五”自动转成数字 5。
  - 把“Apples”自动转成你规定的“苹果”。
  - 把字符串 "5" 自动转成整数 5。
3. 输出清晰订单（数据建模）： 最后，它会把通过检查并整理好的信息，按照你预先定义好的、非常工整的“订单模板”（Python 类）打印出来给你（生成一个 Python 对象）。这个对象里的数据你绝对可以放心用，都是符合要求的。

核心价值：

让你的代码更健壮： 脏数据、错误数据在源头就被拦住或修正了，程序不会因为收到一个"五"当数量就崩溃。
让你的代码更清晰： 用 Python 类明确定义数据长什么样（字段名、类型、是否必填、默认值等），一目了然。
节省大量样板代码： 你不用自己写一堆 if ... else ... 来检查每个字段的类型、范围、是否为空等等。Pydantic 帮你自动搞定。
和现代 Python 绝配： 大量使用 Python 的“类型提示”，让 IDE 更聪明，代码更好读。

举例说明：

场景 1：用户注册信息验证

假设你要处理用户提交的注册信息（用户名、邮箱、年龄）。

定义“订单模板”（Pydantic 模型）：

from pydantic import BaseModel, EmailStr, conint  # 导入必要的模块和类型class UserRegistration(BaseModel):username: str  # 用户名必须是字符串email: EmailStr  # 邮箱必须是有效的邮箱格式字符串age: conint(gt=0)  # 年龄必须是大于0的整数is_active: bool = True  # 是否激活，布尔值，默认True（可选字段）

username: 字符串就行。
email: 用 EmailStr，Pydantic 会检查它是不是一个有效的邮箱格式（有@，有域名等）。
age: 用 conint(gt=0)，表示必须是整数且大于0。
is_active: 布尔值，并且有默认值 True（如果用户没提供，就用这个值）。

“顾客”递交纸条（数据）：

# 假设从网页表单收到这些数据（通常会是字典或 JSON）
input_data = {"username": "小白Python","email": "xiaobai@example.com",  # 格式正确"age": 25,# "is_active" 没提供，将使用默认值 True
}# 也可能收到有问题的数据
bad_data = {"username": "小白Python","email": "这不是邮箱",  # 无效邮箱格式"age": -5,  # 负数，不符合 >0
}

交给“检查员”Pydantic 处理：

# 处理好的数据
try:user = UserRegistration(**input_data)  # 把字典数据传给模型print("注册信息有效！")print(f"用户名: {user.username}")print(f"邮箱: {user.email}")  # 已经是标准的字符串print(f"年龄: {user.age}")    # 已经是整数 25print(f"激活状态: {user.is_active}")  # 使用默认值 True
except Exception as e:print(f"注册信息有误: {e}")# 处理有问题的数据
try:invalid_user = UserRegistration(**bad_data)
except Exception as e:print(f"错误捕获！原因: {e}")

输出：

注册信息有效！
用户名: 小白Python
邮箱: xiaobai@example.com
年龄: 25
激活状态: True错误捕获！原因：
2 validation errors for UserRegistration
emailvalue is not a valid email address: The email address is not valid. Input: "这不是邮箱" [type=value_error, input_value='这不是邮箱', input_type=str]
ageInput should be greater than 0 [type=greater_than, input_value=-5, input_type=int]

看！Pydantic 干了什么：

对 input_data：
- 验证了 email 格式有效。
- 验证了 age 25 是大于 0 的整数。
- is_active 没提供，用了默认值 True。
- 自动创建了一个 user 对象，里面的属性都是正确的类型（age 是 int, is_active 是 bool）。
对 bad_data：
- 发现 email 格式无效。
- 发现 age 是负数，不符合 >0。
- 直接抛出一个非常详细的错误 (ValidationError)，明确告诉你哪两个字段错了，为什么错，输入的值是什么。你的代码可以捕获这个错误，给用户友好的提示。

场景 2：更复杂的嵌套数据（比如配置信息或 API 响应）

假设你要处理一个 JSON 配置，它包含数据库连接信息和一些特性开关。

定义模型：

from pydantic import BaseModel, AnyUrlclass DatabaseConfig(BaseModel):host: strport: int = 5432  # 默认端口 5432 (PostgreSQL)user: strpassword: strname: strclass FeatureFlags(BaseModel):dark_mode: bool = Falseexperimental: bool = Falseclass AppConfig(BaseModel):app_name: str = "My Awesome App"debug: bool = Falsedatabase: DatabaseConfig  # 嵌套 DatabaseConfig 模型！features: FeatureFlags  # 嵌套 FeatureFlags 模型！

原始 JSON 数据 (可能来自 config.json 文件)：
```
{"debug": true,"database": {"host": "db.example.com","user": "admin","password": "secret123","name": "prod_db"},"features": {"dark_mode": true}
}
```
- 注意：database.port 没提供，将用默认值 5432。
- features.experimental 没提供，将用默认值 False。
- app_name 没提供，将用默认值 "My Awesome App"。

用 Pydantic 加载和验证：

import json# 读取 JSON 文件
with open('config.json') as f:json_data = json.load(f)# 用 Pydantic 解析和验证
config = AppConfig(**json_data)# 现在可以安全方便地访问配置了！
print(config.app_name)  # 输出: My Awesome App
print(config.debug)     # 输出: True
print(config.database.host)  # 输出: db.example.com
print(config.database.port)  # 输出: 5432 (使用了默认值)
print(config.features.dark_mode)  # 输出: True
print(config.features.experimental)  # 输出: False (使用了默认值)

Pydantic 干了什么：

自动将 JSON 字典（及其嵌套字典）转换成 AppConfig、DatabaseConfig、FeatureFlags 的嵌套对象。
验证了所有字段的类型（debug 是 bool, database.host 是 str 等）。
对缺失的字段应用了默认值（app_name, database.port, features.experimental）。
现在 config 对象就像访问普通 Python 对象属性一样访问配置，类型安全且结构清晰。

总结一下：

Pydantic 是一个 Python 库，核心是做数据验证、设置管理和数据转换。
它让你用 Python 类（继承 BaseModel）来清晰定义数据应该长什么样（字段名、类型、是否必填、默认值、额外规则如邮箱格式、数值范围等）。
你把原始数据（字典、JSON 字符串等）丢给它，它会：
- 严格检查数据是否符合你定义的要求。
- 尝试自动把数据转换成正确的类型（比如字符串 "5" 转成整数 5）。
- 如果数据有错，给你非常详细的错误报告。
- 如果数据没问题，给你一个符合你定义的类实例（对象），里面的数据可以直接放心使用。
好处：代码更健壮（少崩溃）、更清晰（数据结构一目了然）、更少写验证代码（Pydantic 帮你干了脏活累活）。