python pydantic校验列表

你可以使用 Pydantic 的 List 类型进行列表校验。以下是一个示例代码：

from typing import List
from pydantic import BaseModel

class MyModel(BaseModel):
    my_list: List[int]

model = MyModel(my_list=[1, 2, 3]) # 通过校验
model = MyModel(my_list=["1", 2, 3]) # 抛出 ValidationError 异常

在上面的示例中，`my_list` 是一个 `List[int]` 类型，表示一个由整数组成的列表。当创建 `MyModel` 实例时，Pydantic 会校验传入的 `my_list` 参数是否符合要求，如果不符合则会抛出 `ValidationError` 异常。

相关问题

python pydantic校验字典

可以使用 Pydantic 库来校验字典。Pydantic 是一个用于数据验证和设置的 Python 库，它可以帮助我们定义数据模型并对数据进行校验。

以下是一个示例代码，演示如何使用 Pydantic 来校验一个字典：

from pydantic import BaseModel, validator

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

    @validator('age')
    def check_age(cls, v):
        if v < 0:
            raise ValueError('Age must be non-negative')
        return v

person_dict = {'name': 'Alice', 'age': -5}
person = Person(**person_dict)

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `Person` 的 Pydantic 模型，该模型有两个属性 `name` 和 `age`，分别表示人的姓名和年龄。我们使用 `@validator` 装饰器来定义一个名为 `check_age` 的方法，该方法用于检查年龄是否小于零。如果年龄小于零，我们将引发一个 `ValueError` 异常。最后，我们使用 `Person(**person_dict)` 来创建一个 `Person` 对象，并将字典作为参数传递给构造函数。

如果字典中的值不符合模型定义的规范，Pydantic 将引发一个 `ValidationError` 异常，告诉我们哪个字段未通过验证，以及出了什么问题。

python pydantic校验不确定key的字典

在 Pydantic 中，你可以使用 `typing.Dict` 类型来定义一个不确定键的字典。下面是一个示例代码，演示如何使用 Pydantic 来校验一个不确定键的字典：

from typing import Dict
from pydantic import BaseModel, validator

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int
    extra_data: Dict[str, str]

person_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com', 'phone': '1234567890'}
person = Person(name=person_dict['name'], age=person_dict['age'], extra_data={k: v for k, v in person_dict.items() if k not in ['name', 'age']})

在上面的代码中，我们定义了一个名为 `Person` 的 Pydantic 模型，该模型有三个属性 `name`、`age` 和 `extra_data`。其中，`extra_data` 的类型为 `Dict[str, str]`，表示一个键和值都为字符串类型的字典。我们使用字典推导式来将不确定键的字典中的所有键值对都添加到 `extra_data` 中，除了 `name` 和 `age` 字段。

最后，我们使用 `Person` 类的构造函数来创建一个 `Person` 对象。如果字典中的键不在模型定义中，Pydantic 将忽略它们。如果字典中的值不符合模型定义的规范，Pydantic 将引发一个 `ValidationError` 异常。