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Pydantic

Python 数据验证工具

授权协议 MIT

开发语言 Python

所属分类程序开发、常用工具包

软件类型开源软件

地区不详

投递者江曦

操作系统跨平台

开源组织无

适用人群未知

软件概览

pydantic：使用 Python 类型注解进行数据验证和设置管理；快速且可扩展，pydantic 可以很好地与你的 linters/IDE/brain 配合使用。Pydantic 在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误信息。

定义数据如何表示为纯粹和规范的 Python ，并使用 pydantic 对其进行验证。

示例：

from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel


class User(BaseModel):
    id: int
    name = 'John Doe'
    signup_ts: Optional[datetime] = None
    friends: List[int] = []


external_data = {
    'id': '123',
    'signup_ts': '2019-06-01 12:22',
    'friends': [1, 2, '3'],
}
user = User(**external_data)
print(user.id)
#> 123
print(repr(user.signup_ts))
#> datetime.datetime(2019, 6, 1, 12, 22)
print(user.friends)
#> [1, 2, 3]
print(user.dict())
"""
{
    'id': 123,
    'signup_ts': datetime.datetime(2019, 6, 1, 12, 22),
    'friends': [1, 2, 3],
    'name': 'John Doe',
}
"""

使用案例

Python笔记：Pydantic库简介

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pydantic学习与使用-12.使用 Field 定制字段

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pydantic学习与使用-1.pydantic简介与基础入门

前言版本文档：v1.9.0 使用 python 类型注释的数据验证和设置管理。 pydantic在运行时强制执行类型提示，并在数据无效时提供用户友好的错误。定义数据应该如何在纯粹的、规范的 python 中；并使用 pydantic 对其进行验证。 pydantic 简介 pydantic 主要是一个解析库，而不是验证库。验证是达到目的的一种手段：建立一个符合所提供的类型和约束的模型。换句
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