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python庫pydantic的入門簡易教程

 更新時間:2023年07月10日 09:31:50   作者:dsdasun  
本文主要介紹了python庫pydantic的入門簡易教程,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、簡介

pydantic 庫是 python 中用于數(shù)據(jù)接口定義檢查與設(shè)置管理的庫。

pydantic 在運行時強制執(zhí)行類型提示,并在數(shù)據(jù)無效時提供友好的錯誤。

它具有如下優(yōu)點:

1.與 IDE/linter 完美搭配,不需要學習新的模式,只是使用類型注解定義類的實例
2.多用途,BaseSettings 既可以驗證請求數(shù)據(jù),也可以從環(huán)境變量中讀取系統(tǒng)設(shè)置快速
3.可以驗證復(fù)雜結(jié)構(gòu)
4.可擴展,可以使用validator裝飾器裝飾的模型上的方法來擴展驗證
5.數(shù)據(jù)類集成,除了BaseModel,pydantic還提供了一個dataclass裝飾器,它創(chuàng)建帶有輸入數(shù)據(jù)解析和驗證的普通 Python 數(shù)據(jù)類。

二、安裝

pip install pydantic

要測試 pydantic 是否已編譯,請運行:

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

支持使用dotenv文件獲取配置,需要安裝 python-dotenv

pip install pydantic[dotenv]

三、常見模型

pydantic中定義對象都是通過模型的,你可以認為模型就是類型語言中的類型。

1、BaseModel 基本模型

from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
? ? id: int
? ? name = 'Jane Doe

上面的例子,定義了一個User模型,繼承自BaseModel,有2個字段,id是一個整數(shù)并且是必需的,name是一個帶有默認值的字符串并且不是必需的

實例化使用:

user = User(id='123')

例化將執(zhí)行所有解析和驗證,如果有錯誤則會觸發(fā) ValidationError 報錯。

模型具有以下屬性:

  • dict() 模型字段和值的字典
  • json() JSON 字符串表示dict()
  • copy() 模型的副本(默認為淺表副本)
  • parse_obj() 使用dict解析數(shù)據(jù)
  • parse_raw 將str或bytes并將其解析為json,然后將結(jié)果傳遞給parse_obj
  • parse_file 文件路徑,讀取文件并將內(nèi)容傳遞給parse_raw。如果content_type省略,則從文件的擴展名推斷
  • from_orm() 從ORM 對象創(chuàng)建模型
  • schema() 返回模式的字典
  • schema_json() 返回該字典的 JSON 字符串表示
  • construct() 允許在沒有驗證的情況下創(chuàng)建模型
  • fields_set 初始化模型實例時設(shè)置的字段名稱集
  • fields 模型字段的字典
  • config 模型的配置類

2、遞歸模型

可以使用模型本身作為注釋中的類型來定義更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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 的實例作為參數(shù),傳遞給 typing.Generic,然后在繼承了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 動態(tài)模型

在某些情況下,直到運行時才知道模型的結(jié)構(gòu)。為此 pydantic 提供了create_model允許動態(tài)創(chuàng)建模型的方法。

from pydantic import BaseModel, create_model
DynamicFoobarModel = create_model('DynamicFoobarModel', foo=(str, ...), bar=123)

四、常用類型

  • None,type(None)或Literal[None]只允許None值
  • bool 布爾類型
  • int 整數(shù)類型
  • float 浮點數(shù)類型
  • str 字符串類型
  • bytes 字節(jié)類型
  • list 允許list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器并轉(zhuǎn)換為列表
  • tuple 允許list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器并轉(zhuǎn)換為元組
  • dict 字典類型
  • set 允許list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和轉(zhuǎn)換為集合;
  • frozenset 允許list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和強制轉(zhuǎn)換為凍結(jié)集
  • deque 允許list,tuple,set,frozenset,deque, 或生成器和強制轉(zhuǎn)換為雙端隊列
  • datetime 的date,datetime,time,timedelta 等日期類型
  • typing 中的 Deque, Dict, FrozenSet, List, Optional, Sequence, Set, Tuple, Union,Callable,Pattern等類型
  • FilePath,文件路徑
  • DirectoryPath 目錄路徑
  • EmailStr 電子郵件地址
  • NameEmail 有效的電子郵件地址或格式
  • PyObject 需要一個字符串并加載可在該虛線路徑中導(dǎo)入的 python 對象;
  • Color 顏色類型
  • AnyUrl 任意網(wǎng)址

SecretStr、SecretBytes 敏感信息,將被格式化為’**********‘或’’

  • Json 類型
  • PaymentCardNumber 支付卡類型
  • 約束類型,可以使用con*類型函數(shù)限制許多常見類型的值

conlist

1.item_type: Type[T]: 列表項的類型
2.min_items: int = None: 列表中的最小項目數(shù)
3.max_items: int = None: 列表中的最大項目數(shù)

conset

1.item_type: Type[T]: 設(shè)置項目的類型
2.min_items: int = None: 集合中的最小項目數(shù)
3.max_items: int = None: 集合中的最大項目數(shù)

conint

1.strict: bool = False: 控制類型強制
2.gt: int = None: 強制整數(shù)大于設(shè)定值
3.ge: int = None: 強制整數(shù)大于或等于設(shè)定值
4.lt: int = None: 強制整數(shù)小于設(shè)定值
5.le: int = None: 強制整數(shù)小于或等于設(shè)定值
6.multiple_of: int = None: 強制整數(shù)為設(shè)定值的倍數(shù)

confloat

1.strict: bool = False: 控制類型強制
2.gt: float = None: 強制浮點數(shù)大于設(shè)定值
3.ge: float = None: 強制 float 大于或等于設(shè)定值
4.lt: float = None: 強制浮點數(shù)小于設(shè)定值
5.le: float = None: 強制 float 小于或等于設(shè)定值
6.multiple_of: float = None: 強制 float 為設(shè)定值的倍數(shù)

condecimal

1.gt: Decimal = None: 強制十進制大于設(shè)定值
2.ge: Decimal = None: 強制十進制大于或等于設(shè)定值
3.lt: Decimal = None: 強制十進制小于設(shè)定值
4.le: Decimal = None: 強制十進制小于或等于設(shè)定值
5.max_digits: int = None: 小數(shù)點內(nèi)的最大位數(shù)。它不包括小數(shù)點前的零或尾隨的十進制零
6.decimal_places: int = None: 允許的最大小數(shù)位數(shù)。它不包括尾隨十進制零
7.multiple_of: Decimal = None: 強制十進制為設(shè)定值的倍數(shù)

constr

1.strip_whitespace: bool = False: 刪除前尾空格
2.to_lower: bool = False: 將所有字符轉(zhuǎn)為小寫
3.strict: bool = False: 控制類型強制
4.min_length: int = None: 字符串的最小長度
5.max_length: int = None: 字符串的最大長度
6.curtail_length: int = None: 當字符串長度超過設(shè)定值時,將字符串長度縮小到設(shè)定值
7.regex: str = None: 正則表達式來驗證字符串

conbytes

1.strip_whitespace: bool = False: 刪除前尾空格
2.to_lower: bool = False: 將所有字符轉(zhuǎn)為小寫
3.min_length: int = None: 字節(jié)串的最小長度
4.max_length: int = None: 字節(jié)串的最大長度

嚴格類型,您可以使用StrictStr,StrictBytes,StrictInt,StrictFloat,和StrictBool類型,以防止強制兼容類型

五、驗證器

使用validator裝飾器可以實現(xiàn)自定義驗證和對象之間的復(fù)雜關(guān)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)
? ? """

關(guān)于驗證器的一些注意事項:

  • 驗證器是“類方法”,因此它們接收的第一個參數(shù)值是UserModel類,而不是UserModel
  • 第二個參數(shù)始終是要驗證的字段值,可以隨意命名
  • 單個驗證器可以通過傳遞多個字段名稱來應(yīng)用于多個字段,也可以通過傳遞特殊值在所有字段上調(diào)用單個驗證器’*’
  • 關(guān)鍵字參數(shù)pre將導(dǎo)致在其他驗證之前調(diào)用驗證器
  • 通過each_item=True將導(dǎo)致驗證器被施加到單獨的值(例如List,Dict,Set等),而不是整個對象
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)
? ? """
  • 關(guān)鍵字參數(shù) always 將導(dǎo)致始終驗證,出于性能原因,默認情況下,當未提供值時,不會為字段調(diào)用驗證器。然而,在某些情況下,始終調(diào)用驗證器可能很有用或需要,例如設(shè)置動態(tài)默認值。
  • allow_reuse 可以在多個字段/模型上使用相同的驗證器
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

如果您創(chuàng)建一個繼承自BaseSettings的模型,模型初始化程序?qū)L試通過從環(huán)境中讀取,來確定未作為關(guān)鍵字參數(shù)傳遞的任何字段的值。(如果未設(shè)置匹配的環(huán)境變量,則仍將使用默認值。)

這使得很容易:

  • 創(chuàng)建明確定義、類型提示的應(yīng)用程序配置類
  • 自動從環(huán)境變量中讀取對配置的修改
  • 在需要的地方手動覆蓋初始化程序中的特定設(shè)置(例如在單元測試中)
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 文件設(shè)置變量,pydantic 有兩種方式加載它:

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 仍會讀取環(huán)境變量,環(huán)境變量將始終優(yōu)先于從 dotenv 文件加載的值。

pydantic 支持設(shè)置敏感信息文件,同樣有2種方式加載:

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 目錄,pydantic仍會從 dotenv 文件或環(huán)境中讀取環(huán)境變量,dotenv 文件和環(huán)境變量將始終優(yōu)先于從 secrets 目錄加載的值。

七、與 mypy 一起使用

Pydantic 附帶了一個 mypy 插件,向 mypy 添加了許多重要的特定于 pydantic 的功能,以提高其對代碼進行類型檢查的能力。

例如以下腳本:

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

在沒有任何特殊配置的情況下,mypy 會捕獲其中一個錯誤:

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

啟用插件后,它會同時捕獲:

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"

要啟用該插件,只需添加pydantic.mypy到mypy 配置文件中的插件列表:

[mypy]
plugins = pydantic.mypy

要更改插件設(shè)置的值,請??在 mypy 配置文件中創(chuàng)建一個名為 的部分[pydantic-mypy],并為要覆蓋的設(shè)置添加鍵值對:

[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

到此這篇關(guān)于python庫pydantic的入門簡易教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pydantic內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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