pydantic
v2.10.3 2024-12-03
Validation des données à l'aide d'indices de type Python.
Rapide et extensible, Pydantic joue bien avec vos linters/IDE/cerveau. Définir la façon dont les données doivent être dans Python 3.8+ pur et canonique ; validez-le avec Pydantic.
Nous avons récemment lancé Pydantic Logfire pour vous aider à surveiller vos applications. Apprendre encore plus
Pydantic V2 est une réécriture de base qui offre de nombreuses nouvelles fonctionnalités, des améliorations de performances et quelques changements radicaux par rapport à Pydantic V1.
Si vous utilisez Pydantic V1, vous souhaiterez peut-être consulter la documentation de pydantic V1.10 ou la branche git 1.10.X-fixes . Pydantic V2 est également livré avec la dernière version de Pydantic V1 intégrée afin que vous puissiez mettre à niveau progressivement votre base de code et vos projets : from pydantic import v1 as pydantic_v1 .
Voir la documentation pour plus de détails.
Installez en utilisant pip install -U pydantic ou conda install pydantic -c conda-forge . Pour plus d'options d'installation afin de rendre Pydantic encore plus rapide, consultez la section Installer dans la documentation.
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 Pour obtenir des conseils sur la configuration d'un environnement de développement et sur la façon d'apporter une contribution à Pydantic, voir Contribuer à Pydantic.
Consultez notre politique de sécurité.
