10、FastAPI 中 Pydantic 数据验证与依赖注入全解析

FastAPI 中 Pydantic 数据验证与依赖注入全解析

1. Pydantic 自定义数据验证

在实际项目里，往往需要为特定情形添加自定义验证逻辑。Pydantic 允许通过定义验证器来实现这一点，这些验证器可以在字段级别或对象级别应用。

1.1 字段级别验证

这是最常见的情况，即为单个字段设置验证规则。在 Pydantic 中定义字段级别验证规则，需在模型上编写一个静态方法，并使用 validator 装饰器进行装饰。

from datetime import date
from pydantic import BaseModel, validator

class Person(BaseModel):
    first_name: str
    last_name: str
    birthdate: date

    @validator("birthdate")
    def valid_birthdate(cls, v: date):
        delta = date.today() - v
        age = delta.days / 365
        if age > 120:
            raise ValueError("You seem a bit too old!")
        return v

Pydantic 对这个方法有两个要求：
- 若根据逻辑判断值无效，应抛出带有明确错误信息的 ValueError