人家最喜欢用Pydantic了 数据验证太方便啦

大家好呀！今天我要和大家分享一个超好用的Python库 —— Pydantic。在开发中，我们经常需要处理各种数据，比如用户信息、配置文件、API响应等。如果数据格式不对，程序就容易出bug。Pydantic就是一个强大的数据验证工具，它能帮我们轻松搞定这些烦恼~

什么是Pydantic？

Pydantic是Python中最受欢迎的数据验证库之一。它可以：

• 自动验证数据类型
• 自动转换数据格式
• 提供清晰的错误提示
• 支持复杂的嵌套模型

快速入门：创建第一个模型

让我们从一个简单的用户模型开始：

from pydantic import BaseModel



class User(BaseModel):

    name: str

    age: int

    email: str



# 创建用户实例

user = User(name="小明", age=18, email="xiaoming@example.com")

print(user)

# 输出：name='小明' age=18 email='xiaoming@example.com'

看，是不是超简单？我们只需要继承BaseModel，然后定义字段和类型就好啦！

数据自动转换

Pydantic最棒的地方是它能自动帮我们转换数据类型：

user = User(

    name="小红",

    age="20",  # 注意这里传入的是字符串

    email="xiaohong@example.com"

)

print(user.age)  # 输出：20 (已经自动转换成了整数)

print(type(user.age))  # 输出：<class 'int'>

小贴士：Pydantic会尽量帮我们转换数据类型，如果实在转换不了，才会报错哦！

数据验证

来看看Pydantic是如何帮我们验证数据的：

from pydantic import BaseModel, EmailStr, conint

from typing import Optional



class AdvancedUser(BaseModel):

    name: str

    age: conint(ge=0, lt=150)  # 年龄必须在0-150之间

    email: EmailStr  # 必须是有效的邮箱格式

    website: Optional[str] = None  # 可选字段



# 这样会报错，因为年龄超出范围

try:

    user = AdvancedUser(name="老王", age=200, email="laowang@example.com")

except Exception as e:

    print(f"出错啦：{e}")

复杂的数据模型

在实际开发中，数据结构往往比较复杂，Pydantic也能轻松处理：

from typing import List, Dict



class Address(BaseModel):

    city: str

    street: str

    

class UserProfile(BaseModel):

    user: User

    addresses: List[Address]

    tags: Dict[str, str]



# 创建复杂的数据结构

profile = UserProfile(

    user={"name": "小张", "age": 25, "email": "xiaozhang@example.com"},

    addresses=[

        {"city": "北京", "street": "朝阳区"},

        {"city": "上海", "street": "浦东新区"}

    ],

    tags={"hobby": "编程", "level": "专家"}

)

实用小技巧

1. 导出数据：

user_dict = user.dict()  # 转换成字典

user_json = user.json()  # 转换成JSON字符串

2. 自定义验证器：

from pydantic import validator



class Product(BaseModel):

    name: str

    price: float



    @validator('price')

    def price_must_be_positive(cls, v):

        if v <= 0:

            raise ValueError('价格必须大于0')

        return v

注意事项：记得安装Pydantic！可以使用pip命令：pip install pydantic

练习小题

试试看能不是创建一个图书模型(Book)，包含以下字段：

• 书名(title): 字符串
• 价格(price): 浮点数，必须大于0
• 出版年份(year): 整数，范围1900-2024
• 作者列表(authors): 字符串列表

小伙伴们，今天的Python学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，有问题随时在评论区问我哦。祝大家学习愉快，Python学习节节高！