```python from pydantic import field_validator, BaseModel class Model(BaseModel): first_name: str = "Samuel" @field_validator('first_name') def must_be_title_case(cls, v: str) -> str: if v != v.title(): raise ValueError("must be title cased") return v ``` ...
Pydantic 可以自动生成 API 文档。通过使用 schema() 方法, from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError, field_validator class User(BaseModel): id: int = Field(default=0, lt=100, gt=0) username: str email: str @field_validator('username') def name_must_alpha(cls, v): assert v....
from pydantic import BaseModel, Field class User(BaseModel): id: int name: str email: str age: int = Field(..., gt=0, description="年龄必须为正整数") is_active: bool = True # 测试 data = { "id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com", "age": 25 } user = ...
验证多个类型其中之一即可 Union[int, str] 自定义验证@validator 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. from enum import Enum, IntEnum from datetime import datetime, date from typing import List, Union from typing import Optional from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError, validator class...
除了内置的验证器,还可以为模型定义自定义验证器。假设要确保用户年龄在18岁以上,可以使用@field_validator装饰器创建一个自定义验证器: # ! -*-conding: UTF-8 -*-# @公众号: 海哥pythonfromdatetimeimportdatetimefromtypingimportList,OptionalfrompydanticimportBaseModel,EmailStr,field_validator,ValidationErrordef...
Pydantic是一个功能强大的Python库,主要用于数据验证和设置管理。它提供了类型检查和数据验证功能,可以方便地定义和验证数据接口。在本文中,我们将介绍Pydantic的基本使用方法。 安装Pydantic库首先,你需要安装Pydantic库。你可以使用pip命令来安装: pip install pydantic 定义数据模型使用Pydantic定义数据模型非常简单。你只需...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合 typing 模块，进行默认值，可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过 EmailStr 类来直接验证邮件正确性，但该类依赖一个第三方模块，在使用前需要使用 pip install email-validator 进行安装后才可以使用。from typing import Optionalfrom pydantic import BaseModel, EmailStr...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合 typing 模块,进行默认值,可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过 EmailStr 类来直接验证邮件正确性,但该类依赖一个第三方模块,在使用前需要使用 pip install email-validator 进行安装后才可以使用。 from typing import Optional ...
Field类可以用来指定自定义的验证规则。例如,我们可以使用一个函数来验证一个字符串字段的值: python from pydantic import BaseModel, Field, validator class Person(BaseModel): name: str = Field(..., description="姓名") email: str = Field(..., description="邮箱") @validator('email') def validat...
Pydantic 高级操作 Pydantic 还可以结合typing模块,进行默认值,可选字段属性等验证的高级操作。甚至还可以通过EmailStr类来直接验证邮件正确性,但该类依赖一个第三方模块,在使用前需要使用pip install email-validator进行安装后才可以使用。 from typing import Optional ...