Mga Benepisyo ng Paggamit ng Mga Kinakailangang Field
Mayroong ilang mga benepisyo sa paggamit ng mga kinakailangang field sa Pydantic.
- Tinitiyak ang pagkakumpleto ng data: Tinutulungan kami ng mga kinakailangang field na matiyak na kumpleto at wasto ang aming mga modelo ng data. Makakatulong ito na maiwasan ang mga error sa iyong code at pagproseso ng data.
- Pag-iwas sa malisyosong input: Magagamit din ang mga kinakailangang field para pigilan ang mga nakakahamak na user na mag-inject ng di-wastong data sa iyong system.
- Ginagawang mas nababasa ang code: Mapapahusay mo ang pagiging madaling mabasa pati na rin ang pag-unawa sa iyong code sa pamamagitan ng paggamit sa mga kinakailangang field.
Paano Tukuyin ang Mga Kinakailangang Field sa Pydantic
Sa Pydantic, may tatlong paraan para sa pagtukoy ng field bilang kinakailangang field. Tuklasin natin ang bawat isa sa kanila nang detalyado.
Paggamit ng Anotasyon
Ang pinakasimpleng paraan upang tukuyin ang isang kinakailangang field sa Pydantic ay sa pamamagitan ng paggamit ng mga anotasyon. Gamit ang mga anotasyon, isang uri ng syntactic metadata, maaari kang magdagdag ng higit pang mga detalye tungkol sa mga variable at katangian ng mga klase. Sa Pydantic, ginagamit ang mga anotasyon upang isaad ang inaasahang uri ng data ng isang field, at bilang default, ang lahat ng mga naka-annot na field ay itinuturing na kinakailangan hanggang sa gawin mong opsyonal ang isang field o mga field.
mula sa pydantic angkat BaseModel
klase Tao ( BaseModel ) :
buong pangalan: str
taas: lumutang
email : str
Sa halimbawang ito, ang full_name, taas, at email ay lahat ng kinakailangang field. Kung gagawa ka ng isang instance ng klase ng Tao nang hindi nagbibigay ng mga value para sa mga field na ito, magtataas ang Pydantic ng ValidationError na nagsasaad na nawawala ang mga kinakailangang field.
subukan :
person_data = {
'taas' : 5.8 ,
}
tao = Tao ( **data_tao )
maliban sa ValueError bilang Ito ay:
print ( Ito ay )
Sa halimbawang ito, nawawala ang field na full_name, at nawawala rin ang field ng taas. Pareho sa mga field na ito ay kinakailangan, at ang ValidationError ay nagbibigay ng malinaw na impormasyon tungkol sa mga nawawalang field.
Paggamit ng Ellipsis (…)
Ang isa pang paraan upang ideklara ang isang patlang bilang kinakailangan sa Pydantic ay sa pamamagitan ng paggamit ng ellipsis ( … ). Isa itong tahasang diskarte na ibinigay ng Pydantic, upang markahan ang isang field kung kinakailangan.
mula sa pydantic angkat BaseModel
klase produkto ( BaseModel ) :
pangalan: str = ...
presyo : lumutang = ...
paglalarawan : str = ...
Sa halimbawang ito, ang pangalan ng mga patlang, presyo, at paglalarawan ay lahat ay tinukoy bilang kinakailangan gamit ang ellipsis. Ginagawang tahasan at nakikita ng pamamaraang ito na hindi maaaring laktawan ang mga partikular na field kapag gumagawa ng isang instance ng klase ng Produkto.
subukan :product_data = {
'pangalan' : 'Cellphone' ,
'paglalarawan' : 'Smart phone na may 16Gb RAM' ,
}
produkto = produkto ( **product_data )
maliban sa ValueError bilang Ito ay:
print ( Ito ay )
Sa halimbawang ito, nawawala ang field ng presyo, at malinaw na ipinapahiwatig ng ValidationError ang nawawalang kinakailangang field.
Gamit ang Field Function
Ang Field function mula sa Pydantic module ay nagbibigay ng mga karagdagang kakayahan para sa pag-customize ng field validation at metadata. Maaari mong gamitin ang function na Field upang ideklara ang mga kinakailangang field at maglapat ng mga karagdagang panuntunan sa pagpapatunay.
Narito kung paano mo matutukoy ang mga kinakailangang field gamit ang Field function:
mula sa pydantic angkat BaseModel , Patlangklase Address ( BaseModel ) :
kalye: str = Patlang ( ... , paglalarawan = 'Address ng kalye' )
lungsod: str = Patlang ( ... )
zip_code: str = Patlang ( ... )
Sa halimbawang ito, ginagamit namin ang function na Field upang tukuyin ang mga kinakailangang field na kalye, lungsod, at zip_code, kasama ang mga karagdagang panuntunan sa pagpapatunay at paglalarawan. Ang ellipsis na '...' ay nagpapahiwatig na ang mga field na ito ay dapat tukuyin bilang mga kinakailangang field.
subukan :address_data = {
'kalye' : '111 Main Street' ,
'zip_code' : '123456'
}
address = Address ( **address_data )
maliban sa ValueError bilang Ito ay:
print ( Ito ay )
Sa halimbawang ito, nawawala ang field ng lungsod, at ang ValidationError ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa nawawalang kinakailangang field.
Maaaring ma-validate ang mga kinakailangang field gamit ang iba pang feature ng Pydantic, gaya ng mga hadlang at uri. Halimbawa, maaari mong tukuyin na ang isang field ng pangalan ay dapat na isang string ng hindi bababa sa 5 character. Maaari mong gamitin ang Field decorator upang i-customize ang gawi ng mga kinakailangang field. Halimbawa, maaari kang tumukoy ng default na value para sa field o isang mensaheng ipapakita kung ang field ay hindi binibigyan ng value.
Paggamit ng Maramihang Mga Paraan para Tukuyin ang Mga Kinakailangang Field sa Isang Iisang Pydantic Model
Maaari kang gumamit ng maraming paraan ng pagtukoy ng mga kinakailangang field sa loob ng isang modelong Pydantic. Halimbawa, maaari kang gumamit ng mga anotasyon para sa ilang mga field, ellipsis ( … ) para sa iba, at ang Field function para sa karagdagang pagpapasadya. Pinapayagan ka ng Pydantic na piliin ang pinakamahusay na diskarte para sa iyong organisasyon ng code at mga kagustuhan sa pagiging madaling mabasa. Isaalang-alang ang sumusunod na halimbawa:
mula sa pydantic angkat BaseModel , Patlangklase Empleado ( BaseModel ) :
pangalan: str
departamento: str = …
suweldo: lumutang = Patlang ( … )
Sa halimbawang ito, ang lahat ng mga patlang ay kinakailangang gamitin. Gumamit kami ng tatlong magkakaibang paraan upang tukuyin ang mga kinakailangang field. Ginagamit ng field ng pangalan ang anotasyon, ginagamit ng departamento ang ellipsis, at ginagamit ng suweldo ang function ng Field.
Mga Tip sa Paggamit ng Mga Kinakailangang Field
Ang pagsunod sa ilang mahuhusay na kagawian kapag tinutukoy ang mga kinakailangang field sa Pydantic ay mahalaga para makagawa ng maayos at mapanatili na code. Tutulungan ka ng mga sumusunod na tip na tukuyin ang mga kinakailangang field sa Pydantic:
- Gumamit ng Malinaw at Deskriptibong Mga Pangalan ng Field : Pumili ng mga makabuluhang pangalan para sa iyong mga patlang na malinaw na nagpapahiwatig ng kanilang layunin. Nakakatulong ito sa ibang mga developer na malaman kung anong data ang kailangan at binabawasan ang mga pagkakataong nawawala ang mga kinakailangang field.
- Magbigay ng Informative Field Deskripsyon : Kapag ginagamit ang function na Field upang tukuyin ang mga kinakailangang field, magbigay ng mga mapaglarawang paglalarawan na nagpapaliwanag sa layunin at inaasahang format ng data.
- Mga Kaugnay na Patlang ng Grupo : Kung ang iyong data model ay may malaking bilang ng mga field, isaalang-alang ang pagpapangkat ng mga nauugnay na field sa mga nested na istruktura. Makakatulong ito sa iyong code na maging mas nababasa at gawing mas madali ang pamamahala sa mga kinakailangang field.
- Gumamit ng mga custom na mensahe para sa mga kinakailangang field: Bilang default, magtataas ang Pydantic ng ValueError exception kung hindi bibigyan ng value ang isang kinakailangang field. Maaari mong i-customize ang mensahe ng error sa pamamagitan ng pagtukoy sa argumento ng mensahe sa dekorador ng Field.
Konklusyon
Ang Pydantic, bilang default, ay ginagawa ang mga patlang bilang kinakailangan. Gayunpaman, maaari mong tahasang tukuyin ang field bilang mga kinakailangang field. Sa pamamagitan ng pagdedeklara ng mga field kung kinakailangan, tinitiyak mo na ang iyong mga modelo ng data ay tumpak, kumpleto, at naaayon sa iyong mga kinakailangan. Sa post na ito, sakop namin ang tatlong natatanging pamamaraan para sa pagtukoy ng mga kinakailangang field sa Pydantic, ibig sabihin, mga anotasyon, ellipsis (...), at ang Field function. Bukod pa rito, tiningnan namin ang ilang inirerekomendang kasanayan para sa paggamit ng mga kinakailangang field para epektibo mong matukoy ang mga field sa iyong modelo ng data.