pydantic

Utilities

データの検証

概要 pydantic

Pydantic は、最も広く使用されている Python データ検証ライブラリです。 Python の型アノテーションを使用してデータモデルのスキーマを定義し、受信データを自動的に検証し、型や制約に違反した場合には説明的なエラーを生成します。 Pydantic v2 はFastAPIの基盤であり、構成管理、API スキーマ、およびデータコントラクトのために Python エコシステム全体で使用されます。

ローカル設定を行わなくても、PyRunで Pydantic モデルを実験できます。モデルを定義し、エッジケースをテストし、ブラウザーで直接検証動作を調査します。PyRunはマイクロピップ経由で Pydantic をロードし、最初のインポートからすぐに利用できるようにします。

コードと実行の出力

ネストされたモデルを使用したタイプセーフなデータ検証。

Pydantic Data Modelsエディターで実行

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)