pydantic

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데이터 검증

개요 pydantic

Pydantic은 가장 널리 사용되는 Python 데이터 검증 라이브러리입니다. Python 유형 주석을 사용하여 데이터 모델의 스키마를 정의하고, 들어오는 데이터의 유효성을 자동으로 검사하며, 유형이나 제약 조건을 위반할 때 설명 오류를 발생시킵니다. Pydantic v2는FastAPI의 기반이며 구성 관리, API 스키마 및 데이터 계약을 위해 Python 생태계 전반에 걸쳐 사용됩니다.

로컬 설정 없이PyRun에서 Pydantic 모델을 실험할 수 있습니다. 브라우저에서 직접 모델을 정의하고, 엣지 케이스를 테스트하고, 검증 동작을 탐색해 보세요.PyRun는 micropip을 통해 Pydantic을 로드하여 첫 번째 가져오기에서 즉시 사용할 수 있도록 합니다.

코드 및 실행 출력

중첩 모델을 사용한 유형 안전 데이터 검증.

Pydantic Data Models에디터에서 실행

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)