```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 = ...
如果数据不符合模型的要求,Pydantic将抛出一个ValidationError异常。你可以使用try-except语句来捕获这个异常并处理错误情况。 设置管理除了数据验证,Pydantic还提供了设置管理功能。你可以使用@pydantic.validator装饰器来验证和解析设置值。以下是一个简单的例子: from pydantic import BaseSettings, validator class Settings(...
from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError, validator class UserModel(BaseModel): user_id: int # 必传项, 可以为int 可以str类型int username: str # 必传项, 可以为int 可以str类型int gender: str # 必传值, 此处为自定义校验
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 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会抛出异常: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ValidationError:1validation errorsforPerson name fieldrequired(type=value_error.missing) 另一方面,如果传入值多于定义值时,BaseModel也会自动对其进行过滤。如: 代码语言:javascript ...