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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。