pydantic resolve解决嵌套数据结构生成痛点分析

下面我将详细讲解“pydantic resolve解决嵌套数据结构生成痛点分析”的完整攻略。

什么是Pydantic

Pydantic是一种Python数据验证和解析库，可用于验证API请求和响应等场景，它具有如下特点：

• 基于类型提示
• 自动数据转换和验证
• 支持嵌套模型
• 支持自定义验证、数据转换和映射等

痛点分析

在Python编程中，一些数据结构是嵌套的，例如很多API响应的JSON数据。在使用Pydantic时，如果有嵌套嵌套的数据结构会出现以下问题：

1. 定义模型时繁琐
2. 模型生成后，嵌套数据结构中的字段难以处理

这面我们以一个API响应的示例来说明：

{
    "code": 200, 
    "data": {
        "user": {
            "name": "Tom", 
            "age": 20, 
            "gender": "Male",
            "address": {
                "province": "Beijing",
                "city": "Beijing"
            }
        }, 
        "timestamp": 1630748658
    }
}

我们可以定义如下的模型：

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int
    gender: str

class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str

class Data(BaseModel):
    user: User
    timestamp: int

class Result(BaseModel):
    code: int
    data: Data

这样，我们就可以对API响应进行数据验证和解析，例如：

import json

res = json.loads('{"code":200,"data":{"user":{"name":"Tom","age":20,"gender":"Male","address":{"province":"Beijing","city":"Beijing"}},"timestamp":1630748658}}')
result = Result(**res)
print(result.code, result.data.user.name, result.data.user.address.city)

解决方案

上述示例中，我们可以看到虽然使用Pydantic定义模型可以方便验证和解析数据，但存在以下问题：

• 嵌套模型定义繁琐
• 嵌套数据结构中的字段难以处理

为了解决这个问题，我们可以使用Pydantic resolve库。

Pydantic resolve是Pydantic的一个扩展库，它提供了一种简单的方式来定义复杂的嵌套模型，并且可以轻松访问嵌套结构中的字段。

使用Pydantic resolve可以改写上述示例：

from pydantic_resolve import Schema
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int
    gender: str

class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str

class Result(BaseModel):
    code: int
    data: Schema[{
        "user": Schema[User],
        "timestamp": int,
    }]

res = json.loads('{"code":200,"data":{"user":{"name":"Tom","age":20,"gender":"Male","address":{"province":"Beijing","city":"Beijing"}},"timestamp":1630748658}}')
result = Result(**res)
print(result.code, result.data.user.name, result.data.user.address.city)

可以看出，使用Pydantic resolve可以将嵌套模型的定义大大简化。同时，使用Schema可以轻易地访问任意嵌套结构中的字段。

示例说明

下面我将通过两个示例进一步说明Pydantic resolve的使用方法。

示例一

假设我们有一个包含了嵌套结构的JSON对象，如下所示：

{
    "code": 200,
    "response": {
        "name": "Tom",
        "info": {
            "gender": "Male",
            "age": "26"
        },
        "address": {
            "province": "Beijing",
            "city": "Beijing"
        }
    }
}

如果我们想要使用Pydantic定义模型来对其进行验证和解析，我们可以使用下面的代码：

from pydantic import BaseModel

class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str

class Info(BaseModel):
    gender: str
    age: int

class Response(BaseModel):
    name: str
    info: Info
    address: Address

class Result(BaseModel):
    code: int
    response: Response

然而，上述代码里的info字段在原JSON数据中是一个嵌套对象，而且age值的类型也是字符串而不是整数，这意味着在使用Pydantic模型进行验证时会遇到问题。

为了解决这个问题，我们可以使用Pydantic resolve，代码如下：

from pydantic_resolve import Schema
from pydantic import BaseModel

class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str

class Info(BaseModel):
    gender: str
    age: int

class Response(BaseModel):
    name: str
    info: Schema[Info]
    address: Address

class Result(BaseModel):
    code: int
    response: Schema[Response]

可以看到，在使用Pydantic resolve后，我们只需要在模型定义中使用Schema来包装需要访问的嵌套结构即可，此时我们使用模型来验证和解析数据时就会自动进行类型转换。

示例二

假设我们有一个API接口，它返回的JSON数据结构如下所示：

{
    "code": 200,
    "data": {
        "id": 1,
        "name": "Tom",
        "age": 26,
        "address": {
            "province": "Beijing",
            "city": "Beijing"
        },
        "interests": [
            {
                "name": "reading",
                "level": "high"
            },
            {
                "name": "music",
                "level": "medium"
            }
        ]
    }
}

我们可以使用Pydantic resolve来定义模型来验证和解析这个数据，代码如下：

from pydantic_resolve import Schema
from pydantic import BaseModel

class Interest(BaseModel):
    name: str
    level: str

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    age: int
    address: dict
    interests: Schema[Interest]

class Result(BaseModel):
    code: int
    data: Schema[User]

这里我们需要注意的一点是，在模型定义中使用Schema时，我们需要使用一个字典来包装原有的参数，例如：

"address": dict

这样做是因为，Pydantic resolve通过探测嵌套结构来推断它的类型，而在一些嵌套结构过于复杂时，我们需要使用这种方式来帮助Pydantic resolve更好地推断它们。

对于嵌套的列表，我们可以調用大写的Schema以实现。

以上就是使用Pydantic resolve解决嵌套数据结构生成痛点的详细攻略。如果您有任何关于Pydantic的问题，可以随时向我咨询。