Pydantic中model_validator的实现

目录

• 引言
• 基础知识
• 创建 Pydantic 模型
• 使用 model_validator 装饰器
• 高级用法
• model_validator 装饰器源码
• 源码解读
• 结论

引言

在 Pydantic 中，除www.devze.com了可以使用 field_validator 装饰器对单个字段进行验证外，还可以使用 model_validator 装饰器对整个模型进行验证。mjavascriptodel_validator 允许您在字段级验证之后，对模型的整个数据进行额外的验证。在本教程中，我们将探讨如何使用 model_validator 装饰器来创建自定义的模型验证逻辑。

基础知识

在开始之前，请确保您已经安装了 Pydantic。如果没有，请使用以下命令安装：

pip install pydantic

创建 Pydantic 模型

首先，让我们创建一个简单的 Pydantic 模型。这个模型将包含两个字段：a 和 b。

from pydantic import BaseModel
class Model(BaseModel):
    a: str
    b: int

使用 model_validator 装饰器

model_validator 装饰器允许您为模型添加自定义验证逻辑。要使用它，请按照以下步骤操作：

导入 model_validator: 从 pydantic 导入 model_validator。

from pydantic import BaseModel, model_validator

定义python验证函数: 创建一个类方法，该方法接受一个参数（模型的 dict 表示）并返回验证后的模型。

class Model(BaseModel):
    a: str
    b: int
    @model_validator
    @classmethod
    def check_a_and_b(cls, values: dict):
        if values['a'] != ' foobar ':
            raise ValueError('Field "a" must contain " foobar "')
        if values['b'] < 10:
            raise ValueError('Field "b" must be at least 10')
        return cls(**values)

在这个例子中，我们定义了一个名为 check_a_and_b 的验证函数，它检查 a 字段的值是否包含子字符串 " foobar "，以及 b&nbs编程客栈p;字段的值是否至少为 10。

3. 应用装饰器: 使用 @model_validator 语法将装饰器应用于验证函数。

4. 测试模型: 创建模型实例并测试验证逻辑。

# 正确的值
model = Model(a=' foobar ', b=20)
print(model)
# 错误的值
try:
    model = Model(a='snap', b=5)
except ValidationError as exc_info:
    print(exc_info)

在上面的例子中，第一个模型实例成功创建，因为 a 字段的值包含 " foobar " 并且 b 字段的值至少为 10。第二个实例创建失败，因为 a 字段的值不包含 " foobar "，并且 b 字段的值小于 10，因此抛出了 ValidationError。

高级用法

model_validator 装饰器还支持一些高级功能，如：

自定义验证模式: 通过设置 mode 参数，可以指定验证是在字段验证前还是验证后进行。

@model_validator(mode='before')

检查字段存在性: 通过设置 check_fields 参数，可以控制是否检查字段是否实际存在于模型中。

@model_validator(check_fields=False)

model_validator 装饰器源码

以下是 model_validator 装饰器的简化版源码：

def model_validator(mode: ModelValidatorModes = 'after', check_fields: bool | None = None) -> Callable[[Any], Any]:
    def dec(f: Callable[..., Any] | staticmethod[Any, Any] | classmethod[Any, Any, Any]) -> _decorators.PydanticDescriptorProxy[Any]:
        if _decorators.is_instance_method_from_sig(f):
            raise PydanticUserError(
                '`@model_validator` cannot be applied to instancpythone methods', code='validator-instance-method'
            )
        # auto apply the @classmethod decorator
        f = _decorators.ensure_classmethod_based_on_signature(f)
        dec_info = _decorators.ModelValidatorDecoratorInfo(mode=mode, check_fields=check_fields)
        return _decorators.PydanticDescriptorProxy(f, dec_info)
    return dec

源码解读

装饰器定义:

model_validator 函数定义了一个装饰器，它接受两个可选的关键字参数：mode 和 check_fields。

内部函数 dec:

• dec 是一个内部函数，它接受一个可调用对象 f 作为参数，并返回一个 _decorators.PydanticDescriptorProxy 对象。
• 代码首先检查 f 是否是实例方法。如果是，抛出 PydanticUserError，因为 model_validator 不能应用于实例方法。
• 然后，确保 f 是一个类方法。
• 创建一个包含模式和字段检查标志的 _decorators.ModelValidatorDecoratorInfo 对象。
• 最后，返回一个 _decorators.PydanticDescriptorProxy 对象，它包装了原始的函数 f 和模型验证信息。

返回 dec:

model_validator 函数返回 dec 函数，它将作为装饰器应用于验证函数。

结论

在本教程中，我们学习了如何使用 Pydantic 的 model_validator 装饰器来为模型添加自定义验证逻辑。通过这个强大的工具，您可以对整个模型的数据进行复杂的验证，从而确保数据的准确性和完整性。

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