Pydantic

Pydantic 是一个 Python 库，用于数据验证和设置管理，它利用 Python 的类型提示 (type hints) 来定义数据模式。Pydantic 在运行时强制执行类型提示，并为您的数据提供友好的错误信息，使得数据模型更加健壮、可维护和自文档化。它广泛应用于 Web API (如 FastAPI)、数据科学、配置管理等领域。 核心思想：将 Python 的类型提示转化为强大的运行时数据验证和序列化工具，从而提高代码的健壮性和开发效率。 一、为什么需要 Pydantic？在现代 Python 应用开发中，数据从外部来源（如 JSON API、数据库、配置文件、用户输入）进入系统是常态。这些外部数据往往不可信，结构复杂且容易出错。传统的 Python 处理方式存在一些问题： 缺乏数据验证：直接使用字典或弱类型对象，无法保证数据的结构和类型正确性，容易导致运行时错误。 手动验证繁琐：编写大量的 if/else 语句进行数据类型检查和值验证，导致代码冗长、难以维护。 序列化/反序列化复杂：将 Python 对象转换为 JSON/XML 或反之，...