Python数据验证和转换利器：pydantic的高级指南

2023-05-02 12:04:05

拥抱 Pydantic：数据验证和转换的利器

模型定义：搭建数据验证的基础

Pydantic 的核心支柱是模型定义。通过定义模型，你可以建立数据的结构和约束，为后续的数据验证和转换奠定坚实基础。模型定义通常采用 @dataclasses.dataclass 装饰器：

@dataclasses.dataclass
class User:
    name: str
    age: int
    email: str

数据验证：确保数据的完整性和准确性

Pydantic 提供了丰富的验证器，对数据进行各种类型检查，包括类型验证、范围检查、正则表达式匹配等。通过使用验证器，你可以确保数据符合预期约束，提升代码的鲁棒性和可维护性：

class User(BaseModel):
    name = Field(str, min_length=3, max_length=20)
    age = Field(int, ge=18, le=100)
    email = Field(str, regex="^[a-z0-9._%+-]+@[a-z0-9.-]+\.[a-z]{2,}class User(BaseModel):
    name = Field(str, min_length=3, max_length=20)
    age = Field(int, ge=18, le=100)
    email = Field(str, regex="^[a-z0-9._%+-]+@[a-z0-9.-]+\.[a-z]{2,}$")
quot;)

数据转换：无缝处理不同格式的数据

Pydantic 不仅擅长数据验证，还提供了强大的数据转换功能。转换器可以将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将字符串转换为整数，将日期字符串转换为日期对象：

class User(BaseModel):
    birthday = Field(str, format="%Y-%m-%d")

    @validator("birthday")
    def convert_birthday_to_date(cls, v):
        return datetime.datetime.strptime(v, "%Y-%m-%d").date()

错误处理：捕捉和处理验证失败

Pydantic 会自动对数据进行验证，并返回验证结果。当数据验证失败时，Pydantic 会生成一个 ValidationError 异常，其中包含详细的错误信息。你可以捕获此异常，并根据错误信息进行相应的处理：

try:
    user = User(**data)
except ValidationError as e:
    error_messages = e.errors()
    for error in error_messages:
        print(error["loc"], error["msg"])

高级特性：解锁更复杂的验证和转换

Pydantic 还提供了高级特性，例如嵌套模型、继承、多态和自定义验证器，帮助你构建更复杂的数据模型，实现更灵活的数据验证和转换。

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