pydantic
v2.10.3 2024-12-03
التحقق من صحة البيانات باستخدام تلميحات نوع بايثون.
سريع وقابل للتوسيع، يلعب Pydantic بشكل جيد مع linters/IDE/دماغك. تحديد كيف يجب أن تكون البيانات في Python 3.8+ الأساسي النقي؛ التحقق من صحة ذلك مع Pydantic.
لقد أطلقنا مؤخرًا Pydantic Logfire لمساعدتك في مراقبة تطبيقاتك. يتعلم أكثر
Pydantic V2 عبارة عن إعادة كتابة شاملة توفر العديد من الميزات الجديدة وتحسينات الأداء وبعض التغييرات العاجلة مقارنة بـ Pydantic V1.
إذا كنت تستخدم Pydantic V1، فقد ترغب في إلقاء نظرة على وثائق pydantic V1.10 أو فرع git 1.10.X-fixes . يأتي Pydantic V2 أيضًا مزودًا بأحدث إصدار من Pydantic V1 المدمج بحيث يمكنك ترقية قاعدة التعليمات البرمجية والمشاريع الخاصة بك بشكل تدريجي: from pydantic import v1 as pydantic_v1 .
انظر الوثائق لمزيد من التفاصيل.
قم بالتثبيت باستخدام pip install -U pydantic أو conda install pydantic -c conda-forge . لمزيد من خيارات التثبيت لجعل Pydantic أسرع، راجع قسم التثبيت في الوثائق.
from datetime import datetime
from typing import List , Optional
from pydantic import BaseModel
class User ( BaseModel ):
id : int
name : str = 'John Doe'
signup_ts : Optional [ datetime ] = None
friends : List [ int ] = []
external_data = { 'id' : '123' , 'signup_ts' : '2017-06-01 12:22' , 'friends' : [ 1 , '2' , b'3' ]}
user = User ( ** external_data )
print ( user )
#> User id=123 name='John Doe' signup_ts=datetime.datetime(2017, 6, 1, 12, 22) friends=[1, 2, 3]
print ( user . id )
#> 123 للحصول على إرشادات حول إعداد بيئة تطوير وكيفية المساهمة في Pydantic، راجع المساهمة في Pydantic.
راجع سياستنا الأمنية.
