pydantic
v2.10.3 2024-12-03
Datenvalidierung mithilfe von Python-Typhinweisen.
Pydantic ist schnell und erweiterbar und funktioniert gut mit Ihren Linters/IDE/Gehirn. Definieren Sie, wie Daten in reinem, kanonischem Python 3.8+ sein sollen; Validieren Sie es mit Pydantic.
Wir haben kürzlich Pydantic Logfire eingeführt, um Sie bei der Überwachung Ihrer Anwendungen zu unterstützen. Erfahren Sie mehr
Pydantic V2 ist eine grundlegende Neufassung, die im Vergleich zu Pydantic V1 viele neue Funktionen, Leistungsverbesserungen und einige bahnbrechende Änderungen bietet.
Wenn Sie Pydantic V1 verwenden, sollten Sie sich die Dokumentation zu Pydantic V1.10 oder den Git-Zweig 1.10.X-fixes ansehen. Pydantic V2 wird außerdem mit der neuesten Version von Pydantic V1 ausgeliefert, sodass Sie Ihre Codebasis und Projekte schrittweise aktualisieren können: from pydantic import v1 as pydantic_v1 .
Weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation.
Installieren Sie mit pip install -U pydantic oder conda install pydantic -c conda-forge . Weitere Installationsoptionen, um Pydantic noch schneller zu machen, finden Sie im Abschnitt „Installieren“ in der Dokumentation.
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 Anleitungen zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung und zum Beitragen zu Pydantic finden Sie unter Mitwirken bei Pydantic.
Sehen Sie sich unsere Sicherheitsrichtlinien an.
