آموزش Pydantic پایتون

Pydantic یک کتابخانه قدرتمند برای اعتبارسنجی و مدیریت داده‌ها در پایتون است. این ابزار بر پایه مدل‌های تایپ‌شده طراحی شده و امکان تعریف ساختارهای دقیق داده، اعتبارسنجی خودکار، تبدیل انواع و ایجاد داده‌های قابل اعتماد را فراهم می‌کند. پایدانتیک هم برای مدل‌سازی داده در لایه‌های مختلف یک پروژه مناسب است و هم برای مدیریت داده‌های ورودی و خروجی در APIها، سرویس‌ها و سیستم‌های پیچیده.

ویژگی‌های کلیدی Pydantic عبارتند از:

  • اعتبارسنجی خودکار داده‌ها: Pydantic به‌صورت خودکار داده‌های ورودی را بررسی می‌کند و در صورت ناهماهنگی با نوع یا ساختار تعیین‌شده، خطای مناسب تولید می‌کند. این موضوع از ورود داده‌های نامعتبر به منطق برنامه جلوگیری می‌کند.
  • ```
  • استفاده از تایپ‌های پایتون: مدل‌ها با استفاده از تایپ‌هینت‌ها تعریف می‌شوند و Pydantic این تعریف‌ها را به سیستم اعتبارسنجی تبدیل می‌کند. این رویکرد باعث خوانایی بالا و تجربه بهتر در توسعه می‌شود.
  • تبدیل خودکار انواع داده: در بسیاری از موارد، اگر داده با نوع متفاوت ارسال شود، Pydantic تلاش می‌کند آن را به نوع صحیح تبدیل کند؛ مثلاً رشته‌ را به عدد یا تاریخ معتبر تبدیل کند.
  • پشتیبانی از مدل‌های پیچیده و تودرتو: امکان تعریف مدل‌هایی با ساختارهای چندلایه، ترکیبی و شامل مدل‌های داخلی فراهم است. این ویژگی برای کار با ساختارهای داده‌ای واقعی بسیار کاربردی است.
  • عملکرد بسیار بالا: نسخه‌های جدید Pydantic با استفاده از Pydantic Core بر پایه Rust ساخته شده‌اند و نسبت به نسخه‌های قبلی سرعت بسیار بیشتری ارائه می‌دهند.
  • پشتیبانی از اعتبارسنجی شرطی و سفارشی: می‌توان قوانین خاص برای اعتبارسنجی داده‌ها تعریف کرد؛ مانند بررسی وابستگی بین فیلدها یا محدودیت‌های اضافی.
  • ایجاد داده‌های قابل اعتماد برای APIها: در فریم‌ورک‌هایی مثل FastAPI، Pydantic بخش اصلی مدیریت ورودی و خروجی است و ساختار استانداردی برای API فراهم می‌کند.
  • امکان سریال‌سازی و تبدیل ساده داده‌ها: مدل‌ها به‌راحتی به دیکشنری یا JSON تبدیل می‌شوند و برای ارسال داده به سرویس‌ها یا ذخیره‌سازی بسیار مناسب هستند.
  • یکپارچگی با ابزارهای توسعه: Pydantic به‌خوبی با FastAPI، SQLAlchemy و سایر کتابخانه‌های کاربردی ترکیب می‌شود و امکان مدیریت آسان‌تر داده در پروژه‌های مدرن را فراهم می‌کند.
  • قابلیت توسعه و نگهداری آسان: ساختار ماژولار و خوانای مدل‌ها باعث می‌شود پروژه‌های کوچک تا بزرگ به‌راحتی مدیریت شوند و توسعه‌دهندگان بتوانند مدل‌ها را بدون پیچیدگی گسترش دهند.

در مجموع، Pydantic ابزاری است که با ترکیب تایپ‌هیندینگ پایتون، اعتبارسنجی دقیق، عملکرد بالا و سادگی استفاده، توسعه‌دهندگان را در ساخت سیستم‌های قابل اعتماد و ساختارمند همراهی می‌کند و یکی از مهم‌ترین اجزای اکوسیستم توسعه مدرن پایتون به شمار می‌رود.

معرفی pydantic
معرفی DataClass
نصب و مقایسه نسخه های Pydantic
بررسی ساختار base model
ساده ترین نوع تعریف فیلد
فیلد های مبتنی بر typing
تبدیل واحد یا حالت Strict
مقادیر پیشفرض و یا null
استفاده از Field و انواع property ها
مدیریت فیلد Email
nested lists
مدیریت فیلد Dict
فیلد های Set و Tupple
Union
Optional , Any , Default
default factories
بررسی کلاس Config
نمونه استفاده از Config
ساخت فیلد Enum
Typing Litherals
اعتبارسنجی در Pydantic
model validator
field validator
root validator
type adapter
مفهوم serialization
model dump
model dump extra
json schema and model schema
Deserialization
instructor-image

علی بیگدلی

توسعه دهنده backend (AI,IOT,Python)

بیشتر از 8 سال سابقه فعالیت در زمینه برنامه نویسی و تدریس

امتیازات شرکت کنندگان

0

(بر اساس بررسی کلی)

ثبت دیدگاه


نکته: آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد
0/400

دیدگاه کاربران (0)


هیچ دیدگاهی ثبت نشده است. می‌توانید اولین نفر باشید.

مشخصات دوره

  • تعداد دروس 30
  • مدت زمان دوره 10 ساعت
  • سطح دوره متوسط
  • تاریخ نشر 1404/09/11
  • تعداد دانشجو 2
  • دسته بندی python
  • بازدید 23
  • قیمت 0

آخرین پست ها

کاربرد DNS در کیفیت شبکه و گذر از تحریم ها
کاربرد DNS در کیفیت شبکه و گذر از تحریم ها
  • tech 1404/02/13
پیاده سازی و استقرار پروژه ها بر روی پلتفرم dokploy
پیاده سازی و استقرار پروژه ها بر روی پلتفرم dokploy
  • python 1404/01/30
انتقال پروژه Django از پلتفرم Liara به پلتفرم Hamravesh
انتقال پروژه Django از پلتفرم Liara به پلتفرم Hamravesh
  • django 1403/05/28

آخرین دوره ها