FastAPI - Pydantic

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Pydantic是一个用于数据解析和验证的 Python 库。它使用较新版本的 Python（版本 3.6 及以上）的类型提示机制，并在运行时验证类型。Pydantic 定义了BaseModel类。它充当创建用户定义模型的基类。

以下代码将 Student 类定义为基于 BaseModel 的模型。

from typing import List
from pydantic import BaseModel
class Student(BaseModel):
   id: int
   name :str
   subjects: List[str] = []

Student类的属性是用类型提示声明的。请注意，主题属性是类型模块中定义的列表类型和内置列表类型。

我们可以用具有匹配结构的字典填充 Student 类的对象，如下所示 -

>>> data = {
   'id': 1,
   'name': 'Ravikumar',
   'subjects': ["Eng", "Maths", "Sci"],
}
>>> s1=Student(**data)
>>> print (s1)
id=1 name='Ravikumar' subjects=['Eng', 'Maths', 'Sci']
>>> s1
Student(id=1, name='Ravikumar', subjects=['Eng', 'Maths', 'Sci'])
>>> s1.dict()
{'id': 1, 'name': 'Ravikumar', 'subjects': ['Eng', 'Maths', 'Sci']}

Pydantic将尽可能自动转换数据类型。例如，即使字典中的 id 键被分配了数字的字符串表示形式（例如“123”），它也会将其强制转换为整数。但只要不可能，就会引发异常。

>>> data = {
   'id': [1,2],
   'name': 'Ravikumar',
   'subjects': ["Eng", "Maths", "Sci"],
}
>>> s1=Student(**data)
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
      s1=Student(**data)
   File "pydantic\main.py", line 406, in
pydantic.main.BaseModel.__init__
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error
for Student
id
   value is not a valid integer (type=type_error.integer)

Pydantic 还包含一个 Field 类来声明模型属性的元数据和验证规则。首先修改 Student 类以在“name”属性上应用字段类型，如下所示 -

from typing import List
from pydantic import BaseModel, Field
class Student(BaseModel):
   id: int
   name :str = Field(None, title="The description of the item", max_length=10)
   subjects: List[str] = []

填充数据，如下所示。这里的name超出了规定的max_length。Pydantic按预期抛出ValidationError 。

>>> data = {
   'id': 1,
   'name': 'Ravikumar Sharma',
   'subjects': ["Eng", "Maths", "Sci"],
}
>>> s1=Student(**data)
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#28>", line 1, in <module>
      s1=Student(**data)
   File "pydantic\main.py", line 406, in
pydantic.main.BaseModel.__init__
pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for Student
name
   ensure this value has at most 10 characters
   (type=value_error.any_str.max_length; limit_value=10)

Pydantic 模型可用于与SQLAlchemy或Peewee等 ORM 模型进行映射。