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pydantic 是一个数据验证库#xff0c;使用 Python 类型注解来验证输入或转换数据
开始
validator 是 pydantic 的一个装饰器#xff0c;它用于在数据模型上创建自定义验证函数。这些验证函数会在 Pydantic 模型的字段被初始化时运行。例如#xff1a;
from pydant…前言
pydantic 是一个数据验证库使用 Python 类型注解来验证输入或转换数据
开始
validator 是 pydantic 的一个装饰器它用于在数据模型上创建自定义验证函数。这些验证函数会在 Pydantic 模型的字段被初始化时运行。例如
from pydantic import BaseModel, validatorclass MyModel(BaseModel):num: strvalidator(num)def check_field(cls, v):if v 0:raise ValueError(field must be a positive number)# assert v 0, field must be a positive numberreturn vvalidators 是 pydantic 模型的一个属性它包含了所有的字段验证器。你可以使用 validators 属性来检查或调试你的模型验证器。例如你可以像这样打印出模型的所有验证器
print(MyModel.__validators__)注意validators 属性通常只在开发或调试时使用通常不会在实际的应用代码中使用
注意
validator 在 Pydantic v2 中已被弃用应使用 field_validator。 field_validator
其他
在 Python 中cls 是一个常用的约定用于表示类本身。它在类方法中被用作第一个参数类似于实例方法中的 self 参数
类方法是绑定到类的方法而不是类的实例。它们可以通过类直接调用也可以通过类的实例调用。类方法的第一个参数通常命名为 cls是自动传递的引用的就是类本身
这是一个例子
class MyClass:classmethoddef my_class_method(cls):print(fThis method is called on the class: {cls})# 调用类方法
MyClass.my_class_method()在这个例子中my_class_method 是一个类方法它接收一个参数 cls这个参数引用的就是 MyClass 这个类。所以cls 常常被用来在类方法中访问类级别的属性或方法
