pydantic检验值

Pydantic提供了多种validator来进行值的校验。其中包括BeforeValidator、AfterValidator、PlainValidator和WrapValidator。

1. BeforeValidator：在Pydantic内部的校验转换之前执行，可以对输入值进行校验和转换。它的入参为输入值Any，返回值为Any。可以使用多个BeforeValidator来依次对输入值进行校验和转换。

2. AfterValidator：在Pydantic内部的校验转换之后执行，可以对正确的字段类型进行校验和转换。的入参和返回值都是正确的字段类型。可以使用多个AfterValidator来依次对字段类型进行校验和转换。

3. PlainValidator：与BeforeValidator的执行时间相同，但执行完之后整个校验过程结束，不再执行其他validator和Pydantic内部的校验流程。只能有一个PlainValidator。

4. WrapValidator：可以在Pydantic和其他validator之前或之后执行，也可以在返回值或抛出异常时立即结束校验流程。

下面是一个使用Pydantic进行值校验的示例：

from pydantic import BaseModel, validator

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int

    @validator('age')
    def validate_age(cls, age):
        if age < 0:
            raise ValueError("Age must be a positive integer")
        return age

person = Person(name="Alice", age=25)
print(person)  # 输出：Person name='Alice' age=25

invalid_person = Person(name="Bob", age=-10)
# 输出：pydantic.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for Person
# age
#   Age must be a positive integer (type=value_error)

在上面的示例中，我们定义了一个Person模型，其中包含name和age字段。通过使用@validator装饰器，我们为age字段添加了一个校验函数validate_age。在这个函数中，我们检查age是否小于0，如果是，则抛出ValueError异常。否则，返回age本身。当创建Person对象时，Pydantic会自动调用校验函数对age进行校验。