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pydantic进阶用法示例详解

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让我为你详细讲解“pydantic进阶用法示例详解”的完整攻略。

Pydantic 进阶用法示例详解

简介

Pydantic 是一个用于数据验证和设置类型提示的 Python 库，它通过基于 Python 类型注释和运行时检查实现了数据验证和转换。

这篇文章将深入探讨 Pydantic 的进阶用法，并提供两个实例来演示 Pydantic 的高级功能。

一、Pydantic 进阶用法示例详解

  1. 使用 Pydantic 模型进行数据转换

Pydantic 可以根据定义的模型自动处理数据，例如将 JSON 转换为 Python 对象或将 Python 对象转换为 JSON。下面是一个简单的示例：

“`python
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
id: int
username: str

data = {“id”: 1, “username”: “john_doe”}
user = User(**data)

print(user)
# 输出: User id=1 username=’john_doe’
“`

  1. 使用 Pydantic 的高级验证功能

Pydantic 还提供了一些高级验证功能，例如使用 condecimal 类型来验证十进制数值的精度。下面是一个演示 Pydantic 高级验证功能的示例：

“`python
from pydantic import BaseModel, condecimal

class Order(BaseModel):
total: condecimal(ge=0, le=1000000, max_digits=7, decimal_places=2)

data = {“total”: 1000.00}
order = Order(**data)

print(order)
# 输出: Order total=1000.00

data = {“total”: 1000000.01}
try:
order = Order(**data)
except ValueError as e:
print(e)
# 输出: 1 validation error for Order
# total
# ensure this value is less than or equal to 1000000 (type=value_error.number.not_le; limit_value=1000000)

data = {“total”: “abc”}
try:
order = Order(**data)
except ValueError as e:
print(e)
# 输出: 1 validation error for Order
# total
# value is not a valid decimal (type=value_error.decimal)
“`

二、示例说明

下面我们将演示 Pydantic 的两个高级功能，分别是使用 Pydantic 模型进行数据转换和使用 Pydantic 的高级验证功能。

  1. 使用 Pydantic 模型进行数据转换

代码如下：

“`python
from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
id: int
username: str

data = {“id”: 1, “username”: “john_doe”}
user = User(**data)

print(user)
# 输出: User id=1 username=’john_doe’
“`

以上代码定义了一个名为 User 的 Pydantic 模型。这个模型有两个属性，分别是 id 和 username。下面我们通过 JSON 数据将一个用户转换为 Python 对象。我们定义 data 变量来存储用户数据，然后通过 User(**data) 的方式将数据转换为 User 对象，并将其存储到 user 变量中。最后，在屏幕上输出 user 对象。

  1. 使用 Pydantic 的高级验证功能

我们将演示如何使用 Pydantic 的高级验证功能。代码如下：

“`python
from pydantic import BaseModel, condecimal

class Order(BaseModel):
total: condecimal(ge=0, le=1000000, max_digits=7, decimal_places=2)

data = {“total”: 1000.00}
order = Order(**data)

print(order)
# 输出: Order total=1000.00

data = {“total”: 1000000.01}
try:
order = Order(**data)
except ValueError as e:
print(e)
# 输出: 1 validation error for Order
# total
# ensure this value is less than or equal to 1000000 (type=value_error.number.not_le; limit_value=1000000)

data = {“total”: “abc”}
try:
order = Order(**data)
except ValueError as e:
print(e)
# 输出: 1 validation error for Order
# total
# value is not a valid decimal (type=value_error.decimal)
“`

以上代码定义了一个名为 Order 的 Pydantic 模型。这个模型有一个名为 total 的属性，它是一个十进制数值。我们使用 condecimal 类型来对 total 进行验证。

在第一个示例中，我们使用合法的值（1000.00）创建了一个订单对象，并将其存储在 order 变量中。在第二个示例中，我们尝试创建另一个订单对象，但是使用了一个超出范围的值（1000000.01）。由于值超出了范围，因此 Pydantic 引发了一个 ValueError 异常并提供了一个有关错误的信息。在第三个示例中，我们尝试使用一个非法值（”abc”）创建订单对象。同样，Pydantic 引发了一个 ValueError 异常并提供了一个有关错误的信息。

至此，我们已经完成了 Pydantic 进阶用法示例的详细讲解。希望这篇文章对您有所帮助，让您更好地了解 Pydantic 的高级功能。

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