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文章目录
- 1 Pydantic
- 2 models
- 2.1 基本模型应用
- 2.1.1 实例化
- 2.1.2 访问属性
- 2.1.3 修改属性
- 2.2 嵌套模型【Optional】
- 3 Fields
- 3.1 Field()函数
- 3.2 带注释的模式Annotated
- 3.3 默认值
- 3.3.1 default参数
- 3.3.2 default_factory
- 3.4 字段别名
- 3.5 数字约束
- 3.6 字符串约束
- 3.7 严格模式
- 4 Annotated
- 4.1 基础用法
- 4.2 结合Pydantic使用Annotated
- 5 参考附录
1 Pydantic
Pydantic 并不是一个缩写词。它是一个Python库的名字，由两个词根组合而成：“Python”和“Data Validation”，表明这是一个用于Python的数据验证和设置管理库。
Pydantic强调使用类型注解来提供一套既强大又易于使用的数据验证和设置管理工具，特别适合构建API、处理配置文件或任何需要解析和验证输入数据的场景。它通过静态类型注解提供类型检查，并在运行时验证数据，确保数据符合预期的格式，从而帮助开发者减少错误并提高代码质量。
FastAPI充分地利用了Pydantic的优势，用它在后台校验数据。
Pydantic是Python使用最广泛的数据验证库,基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。
在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。
安装pip install pydantic。
Pydantic有一些依赖项：
(1)pydantic-core：用 rust 编写的pydantic的核心验证逻辑。
(2)typing-extensions：标准库类型模块的反向移植。
(3)annotated-types：可重复使用的约束类型typing.Annotated。