python库pydantic的简易入门教程

python库pydantic的简易入门教程

目录

一、简介

二、安装

三、常见模型

1、BaseModel 基本模型

2、递归模型

3、GenericModel 通用模型(泛型):

四、常用类型

五、验证器

六、配置

七、与 mypy 一起使用

总结

一、简介

pydantic 库是 python 中用于数据接口定义检查与设置管理的库。

pydantic 在运行时强制执行类型提示,并在数据无效时提供友好的错误。

它具有如下优点:

与 IDE/linter 完美搭配,不需要学习新的模式,只是使用类型注解定义类的实例

多用途,BaseSettings 既可以验证请求数据,也可以从环境变量中读取系统设置

快速

可以验证复杂结构

可扩展,可以使用validator装饰器装饰的模型上的方法来扩展验证

数据类集成,除了BaseModel,pydantic还提供了一个dataclass装饰器,它创建带有输入数据解析和验证的普通 Python 数据类。

二、安装 pip install pydantic

要测试 pydantic 是否已编译,请运行:

import pydantic print('compiled:', pydantic.compiled)

支持使用dotenv文件获取配置,需要安装 python-dotenv

pip install pydantic[dotenv] 三、常见模型

pydantic中定义对象都是通过模型的,你可以认为模型就是类型语言中的类型。

1、BaseModel 基本模型 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name = 'Jane Doe'

上面的例子,定义了一个User模型,继承自BaseModel,有2个字段,id是一个整数并且是必需的,name是一个带有默认值的字符串并且不是必需的

实例化使用:

user = User(id='123')

实例化将执行所有解析和验证,如果有错误则会触发 ValidationError 报错。

模型具有以下属性:

dict() 模型字段和值的字典json() JSON 字符串表示dict()copy() 模型的副本(默认为浅表副本)parse_obj() 使用dict解析数据parse_raw 将str或bytes并将其解析为json,然后将结果传递给parse_objparse_file 文件路径,读取文件并将内容传递给parse_raw。如果content_type省略,则从文件的扩展名推断from_orm() 从ORM 对象创建模型schema() 返回模式的字典schema_json() 返回该字典的 JSON 字符串表示construct() 允许在没有验证的情况下创建模型__fields_set__ 初始化模型实例时设置的字段名称集__fields__ 模型字段的字典__config__ 模型的配置类 2、递归模型

可以使用模型本身作为注释中的类型来定义更复杂的数据结构。

from typing import List from pydantic import BaseModel class Foo(BaseModel): count: int size: float = None class Bar(BaseModel): apple = 'x' banana = 'y' class Spam(BaseModel): foo: Foo bars: List[Bar] 3、GenericModel 通用模型(泛型):

使用 typing.TypeVar 的实例作为参数,传递给 typing.Generic,然后在继承了pydantic.generics.GenericModel 的模型中使用:

from typing import Generic, TypeVar, Optional, List from pydantic import BaseModel, validator, ValidationError from pydantic.generics import GenericModel DataT = TypeVar('DataT') class Error(BaseModel): code: int message: str class DataModel(BaseModel): numbers: List[int] people: List[str] class Response(GenericModel, Generic[DataT]): data: Optional[DataT] error: Optional[Error] @validator('error', always=True) def check_consistency(cls, v, values): if v is not None and values['data'] is not None: raise ValueError('must not provide both data and error') if v is None and values.get('data') is None: raise ValueError('must provide data or error') return v data = DataModel(numbers=[1, 2, 3], people=[]) error = Error(code=404, message='Not found') print(Response[int](data=1)) #> data=1 error=None print(Response[str](data='value')) #> data='value' error=None print(Response[str](data='value').dict()) #> {'data': 'value', 'error': None} print(Response[DataModel](data=data).dict()) """ { 'data': {'numbers': [1, 2, 3], 'people': []}, 'error': None, } """ print(Response[DataModel](error=error).dict()) """ { 'data': None, 'error': {'code': 404, 'message': 'Not found'}, } """ try: Response[int](data='value') except ValidationError as e: print(e) """ 2 validation errors for Response[int] data value is not a valid integer (type=type_error.integer) error must provide data or error (type=value_error) """

4、create_model 动态模型

在某些情况下,直到运行时才知道模型的结构。为此 pydantic 提供了create_model允许动态创建模型的方法。

from pydantic import BaseModel, create_model DynamicFoobarModel = create_model('DynamicFoobarModel', foo=(str, ...), bar=123) 四、常用类型 None,type(None)或Literal[None]只允许None值bool 布尔类型int 整数类型float 浮点数类型str 字符串类型bytes 字节类型list 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器并转换为列表tuple 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器并转换为元组dict 字典类型set 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和转换为集合;frozenset 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和强制转换为冻结集deque 允许list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和强制转换为双端队列datetime 的date,datetime,time,timedelta 等日期类型typing 中的 Deque, Dict, FrozenSet, List, Optional, Sequence, Set, Tuple, Union,Callable,Pattern等类型FilePath,文件路径DirectoryPath 目录路径EmailStr 电子邮件地址NameEmail 有效的电子邮件地址或格式PyObject 需要一个字符串并加载可在该虚线路径中导入的 python 对象;Color 颜色类型AnyUrl 任意网址SecretStr、SecretBytes 敏感信息,将被格式化为'**********'或''Json 类型PaymentCardNumber 支付卡类型约束类型,可以使用con*类型函数限制许多常见类型的值

conlist

item_type: Type[T]: 列表项的类型

min_items: int = None: 列表中的最小项目数

max_items: int = None: 列表中的最大项目数

conset

item_type: Type[T]: 设置项目的类型

min_items: int = None: 集合中的最小项目数

max_items: int = None: 集合中的最大项目数

conint

strict: bool = False: 控制类型强制

gt: int = None: 强制整数大于设定值

ge: int = None: 强制整数大于或等于设定值

lt: int = None: 强制整数小于设定值

le: int = None: 强制整数小于或等于设定值

multiple_of: int = None: 强制整数为设定值的倍数

confloat

strict: bool = False: 控制类型强制

gt: float = None: 强制浮点数大于设定值

ge: float = None: 强制 float 大于或等于设定值

lt: float = None: 强制浮点数小于设定值

le: float = None: 强制 float 小于或等于设定值

multiple_of: float = None: 强制 float 为设定值的倍数

condecimal

gt: Decimal = None: 强制十进制大于设定值

ge: Decimal = None: 强制十进制大于或等于设定值

lt: Decimal = None: 强制十进制小于设定值

le: Decimal = None: 强制十进制小于或等于设定值

max_digits: int = None: 小数点内的最大位数。它不包括小数点前的零或尾随的十进制零

decimal_places: int = None: 允许的最大小数位数。它不包括尾随十进制零

multiple_of: Decimal = None: 强制十进制为设定值的倍数

constr

strip_whitespace: bool = False: 删除前尾空格

to_lower: bool = False: 将所有字符转为小写

strict: bool = False: 控制类型强制

min_length: int = None: 字符串的最小长度

max_length: int = None: 字符串的最大长度

curtail_length: int = None: 当字符串长度超过设定值时,将字符串长度缩小到设定值

regex: str = None: 正则表达式来验证字符串

conbytes

strip_whitespace: bool = False: 删除前尾空格

to_lower: bool = False: 将所有字符转为小写

min_length: int = None: 字节串的最小长度

max_length: int = None: 字节串的最大长度

严格类型,您可以使用StrictStr,StrictBytes,StrictInt,StrictFloat,和StrictBool类型,以防止强制兼容类型 五、验证器

使用validator装饰器可以实现自定义验证和对象之间的复杂关系。

from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class UserModel(BaseModel): name: str username: str password1: str password2: str @validator('name') def name_must_contain_space(cls, v): if ' ' not in v: raise ValueError('must contain a space') return v.title() @validator('password2') def passwords_match(cls, v, values, **kwargs): if 'password1' in values and v != values['password1']: raise ValueError('passwords do not match') return v @validator('username') def username_alphanumeric(cls, v): assert v.isalnum(), 'must be alphanumeric' return v user = UserModel( name='samuel colvin', username='scolvin', password1='zxcvbn', password2='zxcvbn', ) print(user) #> name='Samuel Colvin' username='scolvin' password1='zxcvbn' password2='zxcvbn' try: UserModel( name='samuel', username='scolvin', password1='zxcvbn', password2='zxcvbn2', ) except ValidationError as e: print(e) """ 2 validation errors for UserModel name must contain a space (type=value_error) password2 passwords do not match (type=value_error) """

关于验证器的一些注意事项:

验证器是“类方法”,因此它们接收的第一个参数值是UserModel类,而不是UserModel

第二个参数始终是要验证的字段值,可以随意命名

单个验证器可以通过传递多个字段名称来应用于多个字段,也可以通过传递特殊值在所有字段上调用单个验证器'*'

关键字参数pre将导致在其他验证之前调用验证器

通过each_item=True将导致验证器被施加到单独的值(例如List,Dict,Set等),而不是整个对象

from typing import List from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator class ParentModel(BaseModel): names: List[str] class ChildModel(ParentModel): @validator('names', each_item=True) def check_names_not_empty(cls, v): assert v != '', 'Empty strings are not allowed.' return v # This will NOT raise a ValidationError because the validator was not called try: child = ChildModel(names=['Alice', 'Bob', 'Eve', '']) except ValidationError as e: print(e) else: print('No ValidationError caught.') #> No ValidationError caught. class ChildModel2(ParentModel): @validator('names') def check_names_not_empty(cls, v): for name in v: assert name != '', 'Empty strings are not allowed.' return v try: child = ChildModel2(names=['Alice', 'Bob', 'Eve', '']) except ValidationError as e: print(e) """ 1 validation error for ChildModel2 names Empty strings are not allowed. (type=assertion_error) """

关键字参数 always 将导致始终验证,出于性能原因,默认情况下,当未提供值时,不会为字段调用验证器。然而,在某些情况下,始终调用验证器可能很有用或需要,例如设置动态默认值。

allow_reuse 可以在多个字段/模型上使用相同的验证器

from pydantic import BaseModel, validator def normalize(name: str) -> str: return ' '.join((word.capitalize()) for word in name.split(' ')) class Producer(BaseModel): name: str # validators _normalize_name = validator('name', allow_reuse=True)(normalize) class Consumer(BaseModel): name: str # validators _normalize_name = validator('name', allow_reuse=True)(normalize) 六、配置

如果您创建一个继承自BaseSettings的模型,模型初始化程序将尝试通过从环境中读取,来确定未作为关键字参数传递的任何字段的值。(如果未设置匹配的环境变量,则仍将使用默认值。)

这使得很容易:

创建明确定义、类型提示的应用程序配置类

自动从环境变量中读取对配置的修改

在需要的地方手动覆盖初始化程序中的特定设置(例如在单元测试中)

from typing import Set from pydantic import ( BaseModel, BaseSettings, PyObject, RedisDsn, PostgresDsn, Field, ) class SubModel(BaseModel): foo = 'bar' apple = 1 class Settings(BaseSettings): auth_key: str api_key: str = Field(..., env='my_api_key') redis_dsn: RedisDsn = 'redis://user:pass@localhost:6379/1' pg_dsn: PostgresDsn = 'postgres://user:pass@localhost:5432/foobar' special_function: PyObject = 'math.cos' # to override domains: # export my_prefix_domains='["foo.com", "bar.com"]' domains: Set[str] = set() # to override more_settings: # export my_prefix_more_settings='{"foo": "x", "apple": 1}' more_settings: SubModel = SubModel() class Config: env_prefix = 'my_prefix_' # defaults to no prefix, i.e. "" fields = { 'auth_key': { 'env': 'my_auth_key', }, 'redis_dsn': { 'env': ['service_redis_dsn', 'redis_url'] } } print(Settings().dict()) """ { 'auth_key': 'xxx', 'api_key': 'xxx', 'redis_dsn': RedisDsn('redis://user:pass@localhost:6379/1', scheme='redis', user='user', password='pass', host='localhost', host_type='int_domain', port='6379', path='/1'), 'pg_dsn': PostgresDsn('postgres://user:pass@localhost:5432/foobar', scheme='postgres', user='user', password='pass', host='localhost', host_type='int_domain', port='5432', path='/foobar'), 'special_function': <built-in function cos>, 'domains': set(), 'more_settings': {'foo': 'bar', 'apple': 1}, } """

支持 Dotenv 文件设置变量,pydantic 有两种方式加载它:

class Settings(BaseSettings): ... class Config: env_file = '.env' env_file_encoding = 'utf-8'

或者

settings=Settings(_env_file='prod.env',_env_file_encoding='utf-8')

即使使用 dotenv 文件,pydantic 仍会读取环境变量,环境变量将始终优先于从 dotenv 文件加载的值。

pydantic 支持设置敏感信息文件,同样有2种方式加载:

class Settings(BaseSettings): ... database_password: str class Config: secrets_dir = '/var/run'

或者:

settings = Settings(_secrets_dir='/var/run')

即使使用 secrets 目录,pydantic仍会从 dotenv 文件或环境中读取环境变量,dotenv 文件和环境变量将始终优先于从 secrets 目录加载的值。

七、与 mypy 一起使用

Pydantic 附带了一个 mypy 插件,向 mypy 添加了许多重要的特定于 pydantic 的功能,以提高其对代码进行类型检查的能力。

例如以下脚本:

from datetime import datetime from typing import List, Optional from pydantic import BaseModel, NoneStr class Model(BaseModel): age: int first_name = 'John' last_name: NoneStr = None signup_ts: Optional[datetime] = None list_of_ints: List[int] m = Model(age=42, list_of_ints=[1, '2', b'3']) print(m.middle_name) # not a model field! Model() # will raise a validation error for age and list_of_ints

在没有任何特殊配置的情况下,mypy 会捕获其中一个错误:

13: error: "Model" has no attribute "middle_name"

启用插件后,它会同时捕获:

13: error: "Model" has no attribute "middle_name" 16: error: Missing named argument "age" for "Model" 16: error: Missing named argument "list_of_ints" for "Model"

要启用该插件,只需添加pydantic.mypy到mypy 配置文件中的插件列表:

[mypy] plugins = pydantic.mypy

要更改插件设置的值,请​​在 mypy 配置文件中创建一个名为 的部分[pydantic-mypy],并为要覆盖的设置添加键值对:

[mypy] plugins = pydantic.mypy follow_imports = silent warn_redundant_casts = True warn_unused_ignores = True disallow_any_generics = True check_untyped_defs = True no_implicit_reexport = True # for strict mypy: (this is the tricky one :-)) disallow_untyped_defs = True [pydantic-mypy] init_forbid_extra = True init_typed = True warn_required_dynamic_aliases = True warn_untyped_fields = True 总结

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