Pydantic“Python 数据校验的瑞士军刀”

Pydantic

Pydantic 是一个在 Python 中用于数据验证和解析的第三方库。它提供了一种简单且直观的方式来定义数据模型，并使用这些模型对数据进行验证和转换。

Pydantic 的一些主要特性：

1. 类型注解：Pydantic 使用类型注解来定义模型的字段类型。你可以使用 Python 内置的类型、自定义类型或者其他 Pydantic 提供的验证类型。

2. 数据验证：Pydantic 自动根据模型定义进行数据验证。它会检查字段的类型、长度、范围等，并自动报告验证错误。你可以使用 ValidationError 异常来捕获验证错误。

3. 模型转换：Pydantic 提供了从各种数据格式（例如 JSON、字典）到模型实例的转换功能。它可以自动将输入数据解析成模型实例，并保留类型安全性和验证规则。

Pydantic 使用前需要先进行安装。

pip install pydantic

Pydantic 基本操作

使用 Pydantic，可以定义一个模型类，该类需要继承 pydantic 中的 BaseModel 类，模型类描述了数据的结构和类型，并指定验证规则。

然后，可以使用这个模型类来验证输入的数据是否符合预期，并以类型安全的方式访问和操作数据。

from pydantic import BaseModel, ValidationError

class User(BaseModel):
    name: str