如何在 Pydantic 中处理嵌套数据结构？

在Pydantic中，处理嵌套数据结构非常直观，Pydantic 的 Model 类能够轻松地定义和验证复杂的结构。以下是如何使用 Pydantic 来处理嵌套的数据：

1. 定义嵌套模型（Nested Models）：首先，你需要为每个嵌套的数据类型定义一个独立的模型。例如，如果你有一个包含地址信息的子结构，你可以这样做：

from pydantic import BaseModel

class Address(BaseModel):
    street: str
    city: str
    country: str

# 这样就定义了一个地址模型

2. 在主模型中引用嵌套模型：然后，在你的主要模型中，你可以引用这些嵌套模型作为字段：

class User(BaseModel):
    name: str
    email: str
    address: Address

3. 验证嵌套数据：当你实例化或验证 `User` 模型时，Pydantic 会自动对嵌套的 `Address` 对象进行验证：

user = User(name="Alice", email="alice@example.com", address=Address(street="123 Main St", city="New York", country="USA"))
# user.validate() 或 user.dict()

相关问题

Model对象嵌套list赋值方式（备忘）

如果你要使用Python中的Model对象嵌套list进行赋值，可以使用以下方式：

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

class ShoppingCart(BaseModel):
    items: List[List[Item]]

# 创建一个示例对象
cart = ShoppingCart(items = [[[Item(name='apple', price=0.5), Item(name='banana', price=1.0)], [Item(name='watermelon', price=5.0)]]])

# 访问示例对象的属性
print(cart.items[0][0][0].name) # 输出：apple

在这个示例中，我们创建了两个Model对象：`Item`和`ShoppingCart`。`Item`表示购物车中的物品，包括名称和价格；`ShoppingCart`表示整个购物车，其中包含了一个二维列表，用于存储各种物品。

我们在创建`ShoppingCart`示例时，将一个嵌套了三个列表的数据结构传递给了`items`属性。我们可以使用`cart.items[0][0][0]`这种方式来访问购物车中的第一个物品（即苹果），并输出它的名称。

python 数据校验

Python中有很多库可以用来进行数据校验，如：

1. Pydantic：一个快速的数据验证和设置库，它使用 Python 类型注释来定义数据模型，具有自动文档生成和数据序列化功能。

2. Cerberus：一个灵活的数据验证库，支持嵌套数据结构和自定义规则。

3. JSON Schema：一个用于验证 JSON 数据的规范，Python中有多个库可以实现JSON Schema的验证。

4. WTForms：一个流行的Web表单处理库，可以用于验证和渲染表单。

5. schema：一个轻量级的数据验证库，支持多种数据类型和自定义验证函数。

这些库都有各自的优缺点和适用场景，具体选择哪个库需要根据实际需求来决定。