
“`html
Проверка и структура данных с помощью Pydantic в Python
В современных приложениях на Python важно, чтобы входящие данные были корректными и полными. Pydantic — это мощная библиотека, которая позволяет определять модели данных и автоматически проверять их.
Шаг 1: Установка зависимостей
Установите Pydantic с помощью команды:
pip install pydantic
Для проверки email используйте:
pip install pydantic[email]
Шаг 2: Определение моделей Pydantic
Создайте модели для пользователя, продукта и заказа:
class User(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=50)
email: EmailStr = Field(...)
age: Optional[conint(ge=0, le=120)] = Field(None)
phone_number: Optional[str] = Field(None, pattern=r'^+?[1-9]d{1,14}$')
class Product(BaseModel):
name: str = Field(..., min_length=1, max_length=100)
price: float = Field(..., gt=0)
quantity: conint(gt=0) = Field(...)
class Order(BaseModel):
order_id: int = Field(..., gt=0)
user: User
products: List[Product] = Field(...)
@property
def total_cost(self) -> float:
return sum(product.price * product.quantity for product in self.products)
Эти модели обеспечивают структурированный подход к управлению данными.
Шаг 3: Реализация проверки в функции main()
Создайте функцию для проверки данных:
def main():
user_data = {
"name": "Jane Doe",
"email": "jane.doe@example.com",
"age": 30,
"phone_number": "+1234567890"
}
products_data = [
{"name": "Keyboard", "price": 49.99, "quantity": 1},
{"name": "Mouse", "price": 19.99, "quantity": 2}
]
order_data = {
"order_id": 101,
"user": user_data,
"products": products_data
}
try:
valid_user = User(**user_data)
valid_products = [Product(**pd) for pd in products_data]
valid_order = Order(**order_data)
print(f"Общая стоимость заказа: {valid_order.total_cost}")
except ValidationError as e:
print("Ошибка валидации:", e)
Шаг 4: Запуск программы
Запустите функцию main() для проверки данных:
main()
Преимущества использования Pydantic
Pydantic помогает гарантировать, что данные корректны, что упрощает логику кода и повышает надежность приложений.
Как ИИ может помочь вашему бизнесу
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, используйте следующие шаги:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выбирайте подходящие решения ИИ и внедряйте их постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot для автоматизации продаж.
“`