python pydantic详解
时间: 2023-10-03 19:04:57 浏览: 89
Pydantic是一个Python库,用于数据验证和解析。它提供了一种简单且强大的方式来定义数据模型,并且可以验证输入数据的有效性。通过使用Pydantic,您可以轻松地定义和处理复杂的数据结构。
安装Pydantic的扩展功能可以通过pip命令来完成,例如安装邮件验证支持可以使用以下命令:pip install pydantic[email]。同样地,您也可以安装dotenv文件支持或同时安装多个扩展功能。
Pydantic的核心类是BaseSettings类,它允许在验证请求数据和加载系统设置的上下文中使用。在验证请求数据的上下文中,您可以使用基本数据类型进行验证。而在加载系统设置的上下文中,您可以从环境变量中读取设置,并且还可以处理更复杂的对象,例如DSN和Python对象。
一个很大的优势是,Pydantic的模型的定义与Python的类型提示密切相关。如果您熟悉使用Python类型提示,那么您就知道如何使用Pydantic。数据结构只是使用类型注释定义的类的实例,因此自动完成、linting、mypy、IDE(尤其是PyCharm)和您的直觉都应该与您的验证数据正常工作。您无需学习新的模式定义微语言,只需使用Python类型提示即可定义数据模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中pydantic库](https://blog.csdn.net/qq_62789540/article/details/127069443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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