pydantic

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Datenvalidierung

Übersicht pydantic

Pydantic ist die am weitesten verbreitete Python-Datenvalidierungsbibliothek. Es verwendet Python-Typanmerkungen, um Schemata für Datenmodelle zu definieren, validiert automatisch eingehende Daten und löst Beschreibungsfehler aus, wenn Typen oder Einschränkungen verletzt werden. Pydantic v2 ist die Grundlage vonFastAPIund wird im gesamten Python-Ökosystem für Konfigurationsmanagement, API-Schemata und Datenverträge verwendet.

Sie können mit Pydantic-Modellen inPyRunexperimentieren, ohne dass eine lokale Einrichtung erforderlich ist. Definieren Sie Ihre Modelle, testen Sie Randfälle und erkunden Sie das Validierungsverhalten direkt im Browser.PyRunlädt Pydantic über Micropip und macht es ab Ihrem ersten Import sofort verfügbar.

Code- und Ausführungsausgabe

Typsichere Datenvalidierung mit verschachtelten Modellen.

Pydantic Data ModelsIm Editor ausführen
from pydantic import BaseModel, ValidationError
from typing import List

class Address(BaseModel):
    street: str
    city: str
    zip_code: str

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int
    address: Address

user = User(
    id=1, name="Alice", age=28,
    address=Address(street="123 Main St", city="Springfield", zip_code="62701")
)
print("Valid User:")
print(user.model_dump())

try:
    bad = User(id="not-an-int", name="Bob", age=-5,
               address={"street": "X", "city": "Y", "zip_code": "Z"})
except ValidationError as e:
    print("\nValidation Error:")
    print(e)

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