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Pydantic 模型

news 2025/6/27 9:54:24

本文将详细介绍 Pydantic 模型 和 BaseModel 的核心概念，并通过实际代码示例如何从零开始编写自己的 Pydantic 模型。

1. Pydantic 是什么？

Pydantic 是一个 Python 库，主要用于：

数据验证：确保输入数据符合预期的类型和约束。
数据解析：将 JSON、字典等原始数据转换为 Python 对象。
文档生成：自动生成 API 文档（如 Swagger/OpenAPI）。
配置管理：安全地加载环境变量或配置文件。

2. BaseModel：所有模型的基类

Pydantic 的所有模型都继承自 BaseModel。它提供了核心功能：

自动验证字段类型。
支持默认值和可选字段。
生成 JSON Schema（用于 API 文档）。

基础示例

from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel):name: strage: int# 使用字典初始化
user_data = {"name": "Alice", "age": 25}
user = User(**user_data)  # 自动验证字段类型print(user.name)  # 输出: Alice
print(user.age)   # 输出: 25

3. 如何编写自己的 Pydantic 模型？

(1) 定义字段类型

Pydantic 支持 Python 原生类型和复杂类型：

from typing import Optional, List
from datetime import datetime
import uuidclass Product(BaseModel):id: uuid.UUID                  # UUID 类型name: str                      # 必填字符串price: float                   # 浮点数tags: List[str]                # 字符串列表created_at: datetime           # 日期时间discount: Optional[float] = None  # 可选字段

(2) 添加字段约束

使用 Field 定义更复杂的规则：

from pydantic import BaseModel, Fieldclass User(BaseModel):username: str = Field(..., min_length=3, max_length=20)  # 必填，长度3-20email: str = Field(..., regex=r"^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$")age: int = Field(ge=18, description="必须成年")  # 年龄 ≥ 18

(3) 自定义验证逻辑

通过 @validator 添加自定义验证：

from pydantic import validatorclass Payment(BaseModel):amount: floatcurrency: str@validator("amount")def amount_must_be_positive(cls, v):if v <= 0:raise ValueError("金额必须大于0")return v@validator("currency")def currency_must_be_valid(cls, v):if v not in ["USD", "EUR", "JPY"]:raise ValueError("无效的货币类型")return v

(4) 嵌套模型

模型可以嵌套其他模型：

class Address(BaseModel):city: strstreet: strclass Person(BaseModel):name: straddress: Address  # 嵌套模型# 使用示例
data = {"name": "Bob","address": {"city": "New York", "street": "5th Ave"}
}
person = Person(**data)

4. 高级用法

(1) 配置模型行为

通过 Config 类自定义模型行为：

class ConfigExample(BaseModel):name: strclass Config:anystr_strip_whitespace = True  # 自动去除字符串两端空格allow_population_by_field_name = True  # 允许用别名初始化extra = "forbid"  # 禁止额外字段

(2) 生成 JSON Schema

Pydantic 自动为模型生成 JSON Schema：

print(User.schema_json(indent=2))

输出：

{"title": "User","type": "object","properties": {"username": {"type": "string","minLength": 3,"maxLength": 20},"email": {"type": "string","pattern": "^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\\.[a-zA-Z0-9-.]+$"},"age": {"type": "integer","minimum": 18,"description": "必须成年"}},"required": ["username", "email", "age"]
}

(3) 与环境变量集成

从环境变量加载配置：

from pydantic import BaseSettingsclass Settings(BaseSettings):api_key: strdebug: bool = Falseclass Config:env_file = ".env"  # 从.env文件加载settings = Settings()  # 自动读取环境变量

5. 完整示例：用户注册 API 模型

from pydantic import BaseModel, Field, EmailStr, validator
from typing import Optional
from datetime import datetimeclass UserRegister(BaseModel):username: str = Field(..., min_length=3, max_length=20)email: EmailStr  # 专门验证邮箱格式的类型password: str = Field(..., min_length=8)birth_date: Optional[datetime] = Nonereferral_code: Optional[str] = Field(None, max_length=10)@validator("password")def password_must_contain_special_char(cls, v):if not any(c in "!@#$%^&*" for c in v):raise ValueError("密码必须包含特殊字符")return v# 使用示例
user_data = {"username": "alice123","email": "alice@example.com","password": "secure!123"
}
user = UserRegister(**user_data)  # 自动验证

6. 常见问题解答

Q1：Pydantic 和 Dataclasses 有什么区别？

Pydantic：专注于数据验证和解析，支持复杂约束（如正则、自定义验证）。
Dataclasses：仅生成 __init__ 和 __repr__，无验证功能。

Q2：如何处理未知字段？

通过 Config 控制：

class Config:extra = "allow"   # 允许额外字段（默认）extra = "forbid"  # 禁止额外字段extra = "ignore"  # 忽略额外字段

Q3：性能如何？

Pydantic 在首次运行时会生成验证逻辑的优化代码，后续调用速度接近原生 Python。

总结

功能	实现方式
基础字段定义	`name: str`
字段约束	`Field(..., min_length=3)`
自定义验证	`@validator` 装饰器
嵌套模型	直接嵌套其他 `BaseModel`
环境变量集成	继承 `BaseSettings` + `Config`
生成 API 文档	自动通过 `schema_json()` 或 FastAPI 集成