> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.squarecloud.app/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# pydantic を使う

> データ検証のために pydantic を使う方法を学びます。

## pydantic とは？

Pydantic は、型アノテーションを使ったデータ検証のための素晴らしくモダンな Python
ライブラリです。型の制約を強制し、データの一貫性を保証するとともに、検証が失敗したときには
明確なエラーメッセージを提供します。Pydantic は
強力でありながら使いやすく、構造化データを扱う開発者にとって
人気の選択肢となっています。

## インストール

この SDK で Pydantic を使うには、pydantic の
extra 依存関係付きで SDK をインストールする必要があります。これはデフォルトでは含まれていません。

```bash theme={null}
pip install "squarecloud[pydantic]"
```

## 機能

この SDK では、Pydantic は extra パラメータを辞書から
Pydantic モデルへキャストするために使われ、より堅牢なデータ
検証と操作を可能にします。

```python theme={null}
import squarecloud as square
from squarecloud import Endpoint
from pydantic import BaseModel

class Animal(BaseModel):
    name: str
    age: int

@client.on_request(Endpoint.status())
async def get_extra_param(before, after, extra: Animal):
    print(extra.name)
    print(extra.age)

async def main():
    client = square.Client('your api key')
    await client.app_status('application_id', extra={'name': 'felix', 'age': 3})
```

この例では、Animal クラスは name と age という 2 つの
フィールドを持つ Pydantic モデルです。status エンドポイントへリクエストが行われると、
extra パラメータは自動的に Animal インスタンスへキャストされ、
データへ簡単にアクセスして検証できるようになります。