Validation pydantique
Coercition de type et validation du modèle.
Aperçu
Pydantic permet aux classes de données Python de muter automatiquement des configurations réseau fondamentalement non typées en représentations typées.
Cela protège l’état du système à l’aide de contraintes de type robustes.
Sortie de code et d'exécution
Déclare un modèle utilisateur de schéma strict pour les charges utiles de validation.
models.py
Essayez dans l'éditeurfrom pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
from typing import List, Optional
import json
class User(BaseModel):
id: int
name: str = Field(min_length=2)
email: EmailStr
tags: List[str] = []
is_active: bool = True
# Simulating an API response with mixed types
incoming_data = {
"id": "123", # string gets coerced to int
"name": "Alice",
"email": "alice@example.com",
"tags": ("python", "developer") # tuple gets coerced to list
}
# Validate and instantiate
user = User(**incoming_data)
print("--- Validated Pydantic Model ---")
print(repr(user))
print("\n--- Exported to JSON ---")
print(user.model_dump_json(indent=2))Sortie terminale
--- Validated Pydantic Model ---
User(id=123, name='Alice', email='alice@example.com', tags=['python', 'developer'], is_active=True)
--- Exported to JSON ---
{
"id": 123,
"name": "Alice",
"email": "alice@example.com",
"tags": [
"python",
"developer"
],
"is_active": true
}Mise en œuvre étape par étape
- Protection des points de terminaison de l'API
- Validation du schéma de configuration
- Interface de base de données