Sintaksa:
Jednostavan, ali učinkovit način poboljšanja načina na koji se podacima upravlja korištenjem klasa podataka Pydantic u Pythonu je korištenje dekoratera klasa uz pomoć kojeg u biti stvaramo model kako bi naši podaci trebali izgledati. To je kao da našim podacima dajemo jasnu strukturu. Dakle, sintaksa za definiranje klase podataka je sljedeća:
razreda Ime modela ( Osnovni model )
“Model_name” predstavlja naziv modela koji želimo stvoriti, a “BaseModel” iz Pydantic-a djeluje kao čuvar koji osigurava da podaci slijede pravila koja smo postavili i prosljeđuju se modelu kao njegov ulazni parametar. Unutar klase definiramo koju vrstu informacija treba sadržavati svaki podatak. Ovaj proces osigurava da kada stvorimo instancu podatkovne klase, informacije koje dajemo odgovaraju onome što smo definirali.
Metoda 1: Poboljšano rukovanje podacima s Pydantic Dataclass
Zamislite da razvijamo jednostavnu aplikaciju za organiziranje informacija o knjigama u našoj zbirci. Želimo osigurati da su podaci koje prikupljamo u tu svrhu točni, dosljedni i dobro strukturirani. Ovdje uskaču Pydantic klase podataka kako bi pojednostavile i poboljšale proces.
Za početak primjera potrebno je definirati Pydantic Dataclass. Dakle, počinjemo definiranjem klase podataka Pydantic pod nazivom 'Knjige' koja predstavlja detalje knjiga. Da bismo definirali klasu podataka za Pydantic, moramo biti sigurni da su svi Pydanticovi paketi instalirani prije projekta.
iz pidantičan uvoz Osnovni model
Koristeći dekorater klase, kreiramo klasu 'Knjiga' koja nasljeđuje Pydantic BaseModel. Unutar klase specificiramo atribute kao što su naslov, autor i godina_izlaska, svaki povezan sa svojom odgovarajućom vrstom podataka.
razreda Knjiga ( Osnovni model ) :titula: str
Autor: str
godina izdanja: int
Nakon stvaranja modela klase, koristimo klasu podataka Pydantic, preuzimajući snagu klase podataka 'Knjiga' za rukovanje podacima 'filma':
U ovom odjeljku oponašamo korisnika koji unosi pojedinosti o knjizi. Model klase podataka 'knjiga' ima atribute kao što su naslov, autor i godina izdanja s njihovim karakterističnim tipovima podataka. Dakle, u ovom dijelu, tj. 'ulazu', specificiramo njihove vrijednosti.
ulazni = {'titula' : 'Patiti' ,
'Autor' : 'Adam' ,
'godina_izlaska' : 2023
}
Nakon specifikacija pojedinosti o atributima modela knjige u unosu, stvaramo instancu 'Knjiga' s navedenim podacima koristeći te pojedinosti; ovo se radi kako bi se osiguralo da Pydantic automatski provjerava valjanost unosa prema definiranoj strukturi podataka. Ako postoji nedosljednost ili pogreška, poput godine izdanja koja nije cijeli broj ili nedostajućeg naslova, Pydantic brzo prikazuje pogrešku zajedno s razumljivim objašnjenjem.
probati :knjiga = Knjiga ( ** ulazni )
ispisati ( 'Pojedinosti o knjizi:' , knjiga. titula , knjiga. Autor , knjiga. godina_izlaska )
osim Iznimka kao To je:
ispisati ( 'Pogreška:' , to je )
Za iskusno poboljšano rukovanje podacima s klasama podataka Pydantic, dobivamo ugrađeni mehanizam za provjeru valjanosti podataka i dosljednost. Možemo uključiti izborna polja, zadane vrijednosti i složene ugniježđene strukture kako bismo pokrili različite scenarije podataka. To jamči da naši podaci ostaju organizirani i ispravno formatirani.
Ovaj korak istražuje kako klase podataka Pydantic nude poboljšane mogućnosti rukovanja podacima putem značajki kao što su izborna polja, zadane vrijednosti i ugniježđene strukture.
Evo primjera u kojem pokazujemo kako dodati izborna polja i zadane vrijednosti:
Pretpostavimo da želimo dopustiti korisnicima da unesu dodatne detalje o knjigama kao što su žanr i vrijeme izvođenja. Međutim, ti detalji možda neće uvijek biti dostupni. S Pydantic podatkovnim klasama to možemo lako postići tako da polja učinimo opcionalnima i čak postavimo zadane vrijednosti.
U ovom primjeru klasa podataka 'Film' uključuje dva nova polja: jezik na kojem je knjiga napisana i broj stranica. Polje 'jezik' ima zadanu vrijednost 'Nepoznato' što znači da ako korisnik ne unese te pojedinosti, zadana je vrijednost 'Nepoznato'. Polje 'broj stranica' nije obavezno i može se ostaviti praznim (postaviti na ništa).
iz pidantičan uvoz Osnovni modelrazreda Knjiga ( Osnovni model ) :
titula: str
Autor: str
godina izdanja: int
Jezik: str = 'nepoznato'
stranice: int = Nijedan
ulazni = {
'titula' : 'Patiti' ,
'Autor' : 'Adam' ,
'godina_izlaska' : 2023 ,
'Jezik' : 'Engleski' ,
'stranice' : 2. 3. 4
}
knjiga = Knjiga ( ** ulazni )
ispisati ( 'Pojedinosti o knjizi:' , knjiga. titula , knjiga. Autor , knjiga. godina_izlaska , knjiga. Jezik , knjiga. stranice )
Možemo kopirati ove retke koda i zalijepiti ih u kompajler kako bismo vidjeli rezultate:
iz pidantičan uvoz Osnovni modelrazreda Knjiga ( Osnovni model ) :
titula: str
Autor: str
godina izdanja: int
ulazni = {
'titula' : 'Patiti' ,
'Autor' : 'Adam' ,
'godina_izlaska' : 2023
}
# Stvaranje instance knjige
probati :
knjiga = Knjiga ( ** ulazni )
ispisati ( 'Pojedinosti o knjizi:' , knjiga. titula , knjiga. Autor , knjiga. godina_izlaska )
osim Iznimka kao To je:
ispisati ( 'Pogreška:' , to je )
Uključivanjem ovih izbornih polja i zadanih vrijednosti, Pydantic osigurava da podaci ostanu dobro strukturirani i dosljedni čak i ako korisnici ne daju određene pojedinosti.
Metoda 2: Rukovanje podacima s Pydantic Dataclass za obrazac za registraciju učenika
Zamislite da izrađujemo prijavnicu za školski događaj. Ljudi moraju unijeti svoje podatke, a mi želimo izbjeći pogreške. Tu Pydantic podatkovne klase pomažu. Oni osiguravaju da su podaci točni i lako s njima rukuju.
Nakon donošenja potrebnih paketa u Python projekt, definiramo Pydantic klasu podataka stvaranjem Pydantic klase podataka pod nazivom 'Student' za detalje o sudionicima.
iz pidantičan uvoz Osnovni modelUpotrijebite dekorater klase za postavljanje klase 'Student'. Nasljeđuje Pydantic BaseModel. Unutra imenujemo atribute poput imena, e-pošte, odjela i telefona, svaki sa svojom vrstom podataka.
razreda Student ( Osnovni model ) :Ime: str
elektronička pošta : str
odjel: str
telefon: str
Uz korištenje podatkovne klase Pydantic sada, radite s podatkovnom klasom 'Student' za upravljanje podacima učenika:
info = {'Ime' : 'XYZ' ,
'e-pošta' : 'xyz@student.com' ,
'odjel' : 'Andrija' ,
'telefon' : '0003-4567234'
}
U ovom dijelu pretvaramo se da se netko prijavljuje. Kada napravimo instancu 'Student' koristeći njihove podatke, Pydantic provjerava odgovara li strukturi. Ako postoji pogreška, poput e-pošte bez '@' ili odjela koji nije string, Pydantic zaustavlja i objašnjava problem.
student = Student ( **info )ispisati ( 'Podaci o studentu:' , student )
Poboljšano rukovanje podacima pomoću klasa podataka Pydantic daje nam podatke spremne za korištenje. Možemo dodati više polja, postaviti zadane vrijednosti ili raditi sa složenim postavkama podataka. Sve to jamči da naši podaci ostaju organizirani.
Kod i isječak izlaza spominju se u nastavku za promatranje:
iz pidantičan uvoz Osnovni modelrazreda Student ( Osnovni model ) :
Ime: str
elektronička pošta : str
odjel: str
telefon: str
info = {
'Ime' : 'XYZ' ,
'e-pošta' : 'xyz@student.com' ,
'odjel' : 'Andrija' ,
'telefon' : '0003-4567234'
}
student = Student ( **info )
ispisati ( 'Podaci o studentu:' , student )
Nakon promatranja izlaza, možemo sažeti da Pydantic podatkovne klase u ovom jednostavnom primjeru čine rukovanje podacima glatkim. Oni osiguravaju da unos odgovara onome što želimo. To znači manje pogrešaka i zadovoljnije korisnike.
Zaključak
Pydantic podatkovne klase integriraju kako se nosimo s podacima. Oni jamče da su informacije točne i da odgovaraju traženoj strukturi. To znači manje pogrešaka i više besprijekornih aplikacija. Uz Pydantic, razvojni programeri mogu posvetiti svoje napore izradi aplikacija koje dobro funkcioniraju, a da ih pritom ne uznemiruju problemi s podacima. Zamislite to kao da imate posvećenog upravitelja zadataka samo za upravljanje podacima, osiguravajući da sve teče glatko od početka do kraja.