python库pydantic的简易入门教程

标题：Python库Pydantic的简易入门教程

什么是Pydantic？

Pydantic是一个用于数据验证和序列化的Python库，它使用Python的类型注解进行数据验证，同时能够自动的序列化和反序列化Json，YAML和其他数据格式。Pydantic具有以下特点：

• 确保输入数据类型正确并自动完成类型转换
• 自动验证输入数据的规范性，并提供详细的错误提示
• 通过编程方式来明确和描述数据结构，提高代码可读性
• 支持使用ORM来进行数据模型定义，数据库操作

安装Pydantic

使用pip可以很方便地安装Pydantic，可以在Python环境中运行以下命令：

pip install pydantic

第一个示例

首先，我们需要引入Pydantic的BaseModel类：

from pydantic import BaseModel

定义一个简单的模型来验证输入数据：

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    age: Optional[int] = None

这里我们定义了一个User模型，它包含id，name，email和age字段。其中，id、name和email是必需的字段，而age是可选的字段，如果不提供它将被设置为None。我们可以使用User的实例来验证输入数据是否符合模型定义：

user = User(id=123, name='John', email='[e-mail]')
print(user)

以上代码输出：

id=123 name='John' email='[e-mail]' age=None

如果我们提供的数据不符合模型定义，将会引发一个异常。

user = User(id='abc', email='[e-mail]')

以上代码将引发以下异常：

pydantic.error_wrappers.ValidationError: 2 validation errors for User
id
  value is not a valid integer (type=type_error.integer)
name
  field required (type=value_error.missing)

序列化和反序列化

Pydantic使得我们将模型转换为JSON格式变得非常简单。我们可以使用

以下代码将User模型的实例转换为JSON格式的字符串：

user = User(id=123, name='John', email='[e-mail]')
user_json = user.json()
print(user_json)

输出：

{"id": 123, "name": "John", "email": "[e-mail]", "age": null}

类似地，我们还可以将JSON字符串反序列化为User模型的实例。

user_dict = {'id': 123, 'name': 'John', 'email': '[e-mail]'}
user = User.parse_raw(user_dict)
print(user)

输出：

id=123 name='John' email='[e-mail]' age=None

第二个示例

除了以上基本用法，我们还可以使用Pydantic定义复杂的数据模型。

下面我们来举一个根据输入数据自动计算结果的示例，可以根据输入的价格和数量计算订单的总金额。

定义一个Order模型，我们需要输入订单的价格price和数量quantity，模型会自动计算订单的总金额amount。

class Order(BaseModel):
    price: float
    quantity: int
    amount: Optional[float] = None

    class Config:
        orm_mode = True

    @validator('amount', pre=True, always=True)
    def cal_amount(cls, v, values):
        if 'price' in values and 'quantity' in values:
            return values['price'] * values['quantity']
        return v

以上代码中，我们在模型中定义了一个values方法，它将在创建模型实例时自动调用。这个方法根据订单的价格和数量计算订单总金额amount。我们还添加了模型验证器，它确保价格和数量都大于零，它会检查amount值并在必要时自动计算。

我们可以使用以下代码来创建一个Order模型的实例：

order = Order(price=20.5, quantity=3)
print(order)

输出：

price=20.5 quantity=3 amount=61.5

我们还可以使用JSON格式的数据来创建Order模型的实例。

order_dict = {'price': 33.5, 'quantity': 2}
order = Order.parse_obj(order_dict)
print(order)

输出：

price=33.5 quantity=2 amount=67.0

以上就是Pydantic库的简易入门教程，在实际的应用中，Pydantic可以帮助我们更加便捷地进行数据验证和序列化，提高我们的开发效率。