Come validare i dati con pydantic

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Introduzione

• Questo articolo ti guida attraverso la validazione dei dati con pydantic. Pydantic è una libreria Python costruita in Rust.
• Prima di iniziare, assicurati di avere Python e la libreria Pydantic installati nel tuo ambiente. Controlla il comando di installazione di pydantic qui sotto.

pip install pydantic

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Creare un modello

• Per prima cosa, dovremo importare e far ereditare la nostra classe da pydantic.BaseModel per iniziare a validare. Nel nostro esempio creeremo una classe chiamata Person che avrà un nome, un’età e un’e-mail.

from pydantic import BaseModel

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: str

• Con questa classe, quando la istanziamo, pydantic validerà se i parametri name ed email sono stringhe e se age è un intero.

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Usare il modello

• Ora che l’abbiamo creata, istanzieremo la classe. Creeremo un dict contenente i dati e lo spacchetteremo nella nostra classe.

data = {
    "name": "John",
    "age": 19,
    "email": "john@gmail.com"
}
person = Person(**data)

• L’esempio qui sopra non solleverà alcun errore poiché tutti i parametri sono del tipo corretto. Ora creeremo dei dati errati per verificare se la nostra validazione funziona.

data = {
    "name": "John",
    "age": "19",
    "email": "john@gmail.com"
}
person = Person(**data)

• Nell’esempio qui sopra verrà sollevato l’errore ValidationError perché age deve essere un intero e non può essere fornito come stringa.

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Creare una dataclass

• Puoi anche creare delle dataclass con pydantic, che saranno simili alle dataclass standard di Python ma avranno validazioni come BaseModel.

from pydantic import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    email: str

• Se inviamo una string ad age, verrà convertita in int.

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Extra

• Pydantic ha alcuni extra come la validazione delle e-mail e un pacchetto timezone di fallback. Per installarli, devi eseguire i seguenti comandi:

pip install pydantic[email]

pip install pydantic[timezone]

• Puoi installarli entrambi insieme eseguendo il seguente comando.

pip install pydantic[email,timezone]

• Pydantic[email] fornisce una classe per gestire le email, normalizzandole e validandone il formato user@domain.tld. Per questo, pydantic fornisce la classe EmailStr per eseguire questa validazione.

from pydantic import dataclass, EmailStr

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    email: EmailStr

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