Pydantic 是一个 Python 库，用于数据验证和设置管理。它使用类型提示来定义数据结构，并提供强大的验证、序列化和反序列化功能，确保数据的类型安全和一致性。
Pydantic 的主要特点：
- • 类型提示: 使用 Python 类型提示定义数据结构，简洁易读。
- • 数据验证: 自动验证数据类型、范围、格式等，并提供详细的错误信息。
- • 序列化和反序列化: 支持 JSON、YAML 等多种格式的序列化和反序列化。
- • 设置管理: 可以方便地管理应用程序的设置，并进行验证。
- • 性能: Pydantic 具有高性能，可以快速验证和处理大量数据。
Pydantic 的应用场景：
- • API 开发: 用于验证 API 请求和响应数据，确保数据的类型安全和一致性。
- • 数据处理: 用于验证和清理数据，确保数据质量。
- • 配置管理: 用于管理应用程序的设置，并进行验证。
- • ORM: 可以与 SQLAlchemy 等 ORM 集成，进行数据模型定义和验证。
Pydantic 的基本用法：
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name: str
signup_ts: datetime = None
friends: List[int] = []
# 创建用户实例
user = User(id=123, name="John Doe", signup_ts="2022-01-01")
# 访问属性
print(user.id) # 123
# 验证数据
try:
User(id="invalid", name=123)
except ValidationError as e:
print(e.json())Pydantic 的资源：
- • 官方网站: https://pydantic-docs.helpmanual.io/
- • GitHub 仓库: https://github.com/pydantic/pydantic
- • 文档: https://pydantic-docs.helpmanual.io/
总结：
Pydantic 是一个功能强大的数据验证和设置管理库，可以帮助你确保数据的类型安全和一致性。它易于使用，性能优越，适用于各种数据处理和应用程序开发场景。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Pydantic，一个超实用的python库
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