【Python】Pydantic validator 与Fastapi 中validator使用功能介绍

validator 是 Pydantic 模块中提供的一个装饰器，用于为模型中的属性添加自定义验证逻辑。当我们需要对一个属性的值进行特定的验证或转换时，可以使用 validator 装饰器实现。

以下是一个简单的使用示例：

from pydantic import BaseModel, validatorclass User(BaseModel):username: strpassword: str@validator('username')def username_must_contain_letters(cls, v):assert any(char.isalpha() for char in v), 'Username must contain letters'return v.title()@validator('password')def password_min_length(cls, v):assert len(v) >= 8, 'Password must be at least 8 characters long'return v

这个例子中，我们定义了一个 User 模型，其中包含 username 和 password 两个属性。通过使用 validator 装饰器，我们为这两个属性添加了自定义验证逻辑，分别是：

• username_must_contain_letters: 验证 username 属性的值必须包含至少一个字母，如果不满足条件则抛出异常并提示错误信息。同时，这个验证逻辑会将 username 的值转换为首字母大写的格式。
• password_min_length: 验证 password 属性的值长度必须大于等于 8，如果不满足条件则抛出异常并提示错误信息。

在实际使用中，我们可以根据需要添加多个自定义的验证逻辑。当模型的属性被改变时，Pydantic 会自动执行相应的验证逻辑，确保模型数据的有效性。

下面这部分与上面有关系，单又不是很密切；

validator是指在验证输入数据时使用的函数或类。在FastAPI中，可以使用Pydantic模块提供的验证器来定义数据模型并验证输入数据。验证器可以确保输入数据的类型与格式正确，并在必要时自动转换数据类型。这可以有效地减少开发人员的工作量，并提高应用程序的可靠性和健壮性。例如，可以使用validator来验证字符串是否是有效的电子邮件地址或URL，或者验证数字是否在指定范围内。

validator 是 FastAPI 框架中用来进行请求参数验证的工具，它可以用来检查请求参数是否符合定义的规则，从而避免了一些常见的请求参数错误。

下面是一个使用 validator 的示例代码：

from fastapi import FastAPI, Queryapp = FastAPI()@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Query(None, min_length=3, max_length=50, regex="^fixedquery$")):results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}if q:results.update({"q": q})return results

在上面的代码中，我们定义了一个 GET 请求路由 /items/，并且使用 Query 函数来验证请求参数 q 是否符合定义的规则。其中，min_length 和 max_length 参数用来限制参数的长度，regex 参数用来限制参数的格式。

这样，在请求 /items/?q=fixedquery 时，就会返回以下结果：

{"items": [{"item_id": "Foo"},{"item_id": "Bar"}],"q": "fixedquery"
}

而请求 /items/?q=query 则会返回以下错误信息：

{"detail": [{"loc": ["query","q"],"msg": "ensure this value has at least 3 characters","type": "value_error.any_str.min_length","ctx": {"limit_value": 3}},{"loc": ["query","q"],"msg": "string does not match regex '^fixedquery$'","type": "value_error","ctx": {"pattern": "^fixedquery$"}}]
}

可以看到，在请求参数不符合规则时，validator 会返回详细的错误信息，以帮助开发者快速定位问题。