Pydantic: 手動検証の終わり! ✨

from pydantic import BaseModel, ValidationError

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

# Valid input
user = User(id=1, name="John Doe", email="john@example.com")
print(user)

# Invalid input
try:
    user = User(id="not-an-integer", name="Jane", email="jane@example.com")
except ValidationError as err:
    print(err)

from pydantic import validate_call

@validate_call
def greet(name: str, age: int) -> str:
    return f"Hello {name}, you are {age} years old."

# Valid input
print(greet("Alice", 30))  # Output: Hello Alice, you are 30 years old.

# Invalid input
try:
    greet("Bob", "not-a-number")
except Exception as e:
    print(e)

from pydantic import validate_call

@validate_call(validate_return=True)
def calculate_square(number: int) -> int:
    return number ** 2  # Correct return type

# Valid input and return
print(calculate_square(4))  # Output: 16

# Invalid return value
@validate_call(validate_return=True)
def broken_square(number: int) -> int:
    return str(number ** 2)  # Incorrect return type

try:
    broken_square(4)
except Exception as e:
    print(e)

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float

class Order(BaseModel):
    items: List[Item]
    total: float

# JSON-like data
data = {
    "items": [
        {"name": "Apple", "price": 1.2},
        {"name": "Banana", "price": 0.8}
    ],
    "total": 2.0
}

order = Order(**data) 
print(order) # items=[Item(name='Apple', price=1.2), Item(name='Banana', price=0.8)] total=2.0

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

# Create a model instance
user = User(id=1, name="Alice", email="alice@example.com")

# Serialize to dictionary and JSON
user_dict = user.model_dump()
user_json = user.model_dump(mode='json')

print("Dictionary:", user_dict)
print("JSON:", user_json)

# Deserialize back to the model
new_user = User.model_validate(user_json)
print("Parsed User:", new_user)

from sensei import APIModel
from datetime import datetime


class Task(APIModel):
    id: int
    due_date: datetime
    priority: bool


task = Task(due_date='2024-10-15T15:30:00',>



<p>The result will be<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">Task(id=1, due_date=datetime.datetime(2024, 10, 15, 15, 30), priority=True)

import Any と入力してから
pydantic import フィールド、field_validator、EmailStr、BaseModel から

クラス ユーザー(ベースモデル):
    ID: 整数
    ユーザー名: str = フィールド(パターン=r'^w $')
    電子メール: EmailStr
    年齢: int = フィールド(18, ge=14)
    is_active: bool = True
    役割: リスト[str]

    # 内部解析の「前」に実行されるバリデータを定義します
    @field_validator('役割', モード='前')
    def _validate_roles(cls、値: 任意):
        戻り値.split(',') if isinstance(value, str) else value

ユーザー = ユーザー(id=1、ユーザー名='john'、電子メール='john@example.com'、役割='学生、歌手')
プリント(ユーザー) #>



<h2>
  
  
  オープンソース プロジェクト
</h2>

<p>Pydantic を利用したオープンソース プロジェクトが多数あります。それらの最高のものを探ってみましょう:</p>

<h3>
  
  
  ファストAPI
</h3>

<p>Pydantic の最も顕著な使用例の 1 つは、Python で API を構築するための最新の Web フレームワークである FastAPI です。 FastAPI は、リクエスト本文の検証、クエリ パラメータ、レスポンス スキーマに Pydantic モデルを広範囲に使用します。</p>