python环境搭建 (十二) pydantic和pydantic-settings类型验证与解析

serve the people2026-02-06 21:24

pydantic==2.12.5 核心库的功能/用法，以及配套的 pydantic-settings 库的作用，我会从核心功能、核心用法、pydantic-settings 专属用法三部分讲解，贴合 2.12.5 最新版特性，同时兼顾新手易理解性。

一、pydantic==2.12.5 核心功能

Pydantic 是 Python 中强类型数据验证与解析的主流库，2.x 版本相比 1.x 重写了核心代码，性能提升 5-10 倍，同时保留了易用性，核心能力包括：

  1. 数据验证：基于Python类型注解，自动校验输入数据的类型、范围、格式等，不符合规则则抛出清晰的异常；
  2. 数据解析/转换：自动将非标准输入（如字符串转数字、json字符串转字典）转换为注解指定的类型，无需手动处理；
  3. 数据建模 ：通过定义BaseModel模型类，实现结构化数据的统一管理（类似ORM模型，但专注于数据校验而非数据库）；
  4. 支持复杂类型 ：原生支持列表、字典、嵌套模型、枚举、Union、Optional等Python内置类型，以及Pydantic自定义类型（如EmailStr、UrlStr）；
  5. 灵活的配置：支持字段默认值、可选字段、必选字段、自定义校验规则、别名等；
  6. 序列化/反序列化：轻松将模型转换为字典、JSON，或从字典/JSON实例化模型，适配API开发、配置解析等场景。

简单来说：Pydantic 让你用「类型注解」快速定义「结构化数据规则」，自动完成「校验+转换+建模」，告别手动写大量if判断的校验代码。

二、pydantic==2.12.5 基本用法

前置准备

先安装核心库（2.12.5 版本）：

bash 复制代码 
pip install pydantic==2.12.5
核心基类：BaseModel

所有Pydantic数据模型都继承自 pydantic.BaseModel，通过类型注解定义字段规则，核心用法分「模型定义、实例化、数据操作、校验规则」四部分。

1. 基础模型定义与实例化

最核心的用法，定义模型后实例化，自动完成校验和转换：

python 复制代码 
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional, List

# 定义数据模型（继承BaseModel）
class User(BaseModel):
    # 必选字段：str类型
    name: str
    # 必选字段：int类型，自动转换（如输入字符串"20"会转成20）
    age: int
    # 可选字段：None | List[str]，默认值None
    hobbies: Optional[List[str]] = None
    # 带字段配置的字段：默认值0，别名"phone_num"（适配外部数据的键名），描述用于文档
    phone: int = Field(default=0, alias="phone_num", description="用户手机号")

# 1. 正常实例化（符合规则）
user1 = User(name="张三", age=20, hobbies=["篮球", "游戏"], phone_num=13800138000)
print(user1.name)  # 张三
print(user1.phone)  # 13800138000（自动映射别名）
print(user1.hobbies)  # ['篮球', '游戏']

# 2. 自动类型转换（输入字符串age，转成int）
user2 = User(name="李四", age="25", phone_num="13900139000")  # 字符串"25"→25，"13900139000"→int
print(type(user2.age))  # <class 'int'>
print(type(user2.phone))  # <class 'int'>

# 3. 校验失败（抛出清晰异常）→ age传非数字、必选字段缺失都会报错
# user3 = User(name="王五", age="二十")  # 报错：Input should be a valid integer, got a string
2. 模型的核心数据操作

Pydantic模型提供了便捷的方法，实现模型↔字典/JSON的转换，适配API、配置等场景：

python 复制代码 
# 接上面的User模型，实例化user1
user1 = User(name="张三", age=20, hobbies=["篮球", "游戏"], phone_num=13800138000)

# 1. 转字典：model_dump()（2.x 替代1.x的dict()）
print(user1.model_dump())
# 输出：{'name': '张三', 'age': 20, 'hobbies': ['篮球', '游戏'], 'phone': 13800138000}

# 2. 转JSON字符串：model_dump_json()
print(user1.model_dump_json(indent=2))  # indent=2 格式化输出
# 输出：
# {
#   "name": "张三",
#   "age": 20,
#   "hobbies": ["篮球", "游戏"],
#   "phone": 13800138000
# }

# 3. 从字典实例化模型（直接传参，或用model_validate()）
user_dict = {"name": "赵六", "age": 30, "phone_num": 13700137000}
user4 = User.model_validate(user_dict)  # 等价于 User(**user_dict)
print(user4.name)  # 赵六

# 4. 从JSON字符串实例化：model_validate_json()
user_json = '{"name": "孙七", "age": 28, "phone_num": 13600136000}'
user5 = User.model_validate_json(user_json)
print(user5.age)  # 28
3. 常用校验规则（字段约束/自定义校验）

Pydantic 提供了内置约束 （通过Field）和自定义校验器 ，满足复杂的业务校验需求，2.x 推荐用@field_validator装饰器做字段校验。

（1）内置约束（Field 常用参数）

通过Field设置字段的范围、长度、正则等，无需手写校验：

python 复制代码 
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Annotated

# 常用Field参数：gt(大于)、ge(大于等于)、lt(小于)、le(小于等于)、min_length、max_length、pattern(正则)
class Product(BaseModel):
    # 商品名：至少2个字符，最多20个字符
    name: str = Field(min_length=2, max_length=20)
    # 价格：大于0的浮点数
    price: float = Field(gt=0, description="商品价格，必须大于0")
    # 手机号：正则匹配中国大陆手机号
    phone: str = Field(pattern=r"^1[3-9]\d{9}$")

# 正常实例化
p1 = Product(name="苹果15", price=5999.99, phone="13800138000")
# 校验失败：价格≤0、手机号格式错误、商品名长度不够
# p2 = Product(name="果", price=-100, phone="123456")  # 抛出多个异常，清晰提示
（2）自定义字段校验器（@field_validator）

处理内置约束无法满足的个性化校验，比如「年龄必须是成年人（≥18）」「密码必须包含字母和数字」：

python 复制代码 
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
from typing import Optional

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int = Field(ge=0)
    password: str

    # 自定义校验器：校验age必须≥18（成年人）
    # mode="after"：表示在校验器执行前，Pydantic已完成基础类型校验（如age是int）
    @field_validator("age", mode="after")
    def check_adult(cls, v):
        if v < 18:
            raise ValueError("年龄必须是成年人（≥18岁）")
        return v

    # 自定义校验器：校验密码必须包含字母和数字，长度≥6
    @field_validator("password")
    def check_password(cls, v):
        if len(v) < 6:
            raise ValueError("密码长度必须≥6")
        if not (any(c.isalpha() for c in v) and any(c.isdigit() for c in v)):
            raise ValueError("密码必须同时包含字母和数字")
        return v

# 正常实例化
user1 = User(name="张三", age=20, password="Abc123456")
# 校验失败
# user2 = User(name="李四", age=17, password="123456")  # 报错：年龄必须是成年人（≥18岁）
# user3 = User(name="王五", age=25, password="abcdef")    # 报错：密码必须同时包含字母和数字
4. 嵌套模型（复杂结构化数据）

支持模型嵌套模型，实现多层级数据的校验，比如「用户模型包含地址模型」：

python 复制代码 
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

# 子模型：地址
class Address(BaseModel):
    province: str
    city: str
    detail: Optional[str] = None  # 详细地址，可选

# 父模型：用户（包含地址模型）
class User(BaseModel):
    name: str
    age: int
    address: Address  # 嵌套Address模型，必选

# 实例化：嵌套传参（字典形式）
user1 = User(
    name="张三",
    age=20,
    address={"province": "广东省", "city": "深圳市", "detail": "南山区科技园"}
)
# 访问嵌套字段
print(user1.address.province)  # 广东省
print(user1.address.detail)    # 南山区科技园

# 校验失败：嵌套字段缺失
# user2 = User(name="李四", age=25, address={"province": "北京市"})  # 报错：Address缺少city字段

三、pydantic-settings 功能与基本用法

pydantic-settings 是 Pydantic 官方推出的配置管理库 ，基于 Pydantic 核心的校验能力，专门用于从多源读取配置、统一管理项目配置 ，解决了Python传统配置（如os.getenv）的痛点：

  1. 手动转换环境变量类型（环境变量默认都是字符串，需手动转int/bool）；
  2. 配置分散（环境变量、配置文件、命令行参数），难以统一管理；
  3. 无校验，配置错误只有运行时才会发现。
核心功能
  1. 自动从环境变量、.env文件、配置类默认值读取配置，支持多源优先级（环境变量 > .env文件 > 默认值）；
  2. 基于Pydantic类型注解，自动校验+转换配置值（如字符串"True"转bool，"8000"转int）；
  3. 支持配置嵌套、自定义配置源（如YAML/JSON配置文件）；
  4. 与Pydantic核心库无缝兼容，语法一致。
前置准备

安装 pydantic-settings（与pydantic 2.x 配套，无需指定版本，会自动适配）：

bash 复制代码 
pip install pydantic-settings
核心基类：BaseSettings

所有Pydantic配置模型都继承自 pydantic_settings.BaseSettings，语法与Pydantic的BaseModel完全一致，核心差异是「自动读取多源配置」。

1. 基础配置定义（读取环境变量/.env文件）
步骤1：定义配置模型（继承BaseSettings）
python 复制代码 
# settings.py
from pydantic_settings import BaseSettings
from pydantic import Field
from typing import Optional

# 项目配置模型（继承BaseSettings）
class Settings(BaseSettings):
    # 服务配置
    API_HOST: str = Field(default="127.0.0.1", description="API服务地址")
    API_PORT: int = Field(default=8000, description="API服务端口")
    # 调试模式：环境变量传"True"/"true"/"1"会自动转bool，"False"/"0"转False
    DEBUG: bool = Field(default=False, description="调试模式")
    # 数据库配置
    DB_URL: str = Field(default="sqlite:///./db.sqlite3", description="数据库连接地址")
    # 可选配置
    REDIS_HOST: Optional[str] = Field(default=None, description="Redis地址")

    # 【关键配置】指定.env文件路径（默认读取项目根目录的.env文件，可自定义）
    class Config:
        env_file = ".env"  # 读取.env文件的环境变量
        env_file_encoding = "utf-8"  # .env文件编码

# 实例化配置（全局单例，项目中其他地方直接导入即可）
settings = Settings()

# 测试：打印配置
if __name__ == "__main__":
    print(f"API地址：{settings.API_HOST}:{settings.API_PORT}")
    print(f"调试模式：{settings.DEBUG}")
    print(f"数据库地址：{settings.DB_URL}")
步骤2：创建.env文件（项目根目录）

.env 文件是键值对格式的配置文件，Pydantic-settings 会自动读取其中的配置，键名与模型字段名一致：

ini 复制代码 
# .env 文件（项目根目录）
API_HOST=0.0.0.0
API_PORT=8080
DEBUG=True
DB_URL=mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test
REDIS_HOST=127.0.0.1
步骤3：运行测试

直接运行settings.py，会自动读取.env文件的配置，并完成类型转换：

bash 复制代码 
python settings.py

输出结果：

复制代码 
API地址：0.0.0.0:8080
调试模式：True
数据库地址：mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test
2. 多源配置的优先级

Pydantic-settings 读取配置的优先级从高到低 ：
运行时手动传参 > 系统环境变量 > .env文件配置 > 模型默认值

举个例子：

  1. 系统环境变量设置 API_PORT=9000；
  2. .env文件设置 API_PORT=8080；
  3. 模型默认值 API_PORT=8000；
    运行后settings.API_PORT的值是9000（系统环境变量优先级更高）。

如何设置系统环境变量：

  • Linux/Mac 终端：export API_PORT=9000 && python settings.py
  • Windows CMD：set API_PORT=9000 && python settings.py
  • Windows PowerShell：$env:API_PORT=9000; python settings.py
3. 配置的使用（项目全局导入）

项目中其他模块直接导入settings实例即可使用配置，无需重复定义，实现配置统一管理：

python 复制代码 
# main.py
from settings import settings
import uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI(debug=settings.DEBUG)

@app.get("/")
def root():
    return {"message": "Hello Pydantic", "port": settings.API_PORT}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host=settings.API_HOST, port=settings.API_PORT)
4. 嵌套配置模型（复杂配置）

与Pydantic的BaseModel一样，BaseSettings也支持嵌套，适合将不同模块的配置拆分（如数据库、Redis、日志）：

python 复制代码 
from pydantic_settings import BaseSettings
from pydantic import Field

# 数据库子配置
class DBConfig(BaseSettings):
    url: str = Field(default="sqlite:///./db.sqlite3")
    pool_size: int = Field(default=10)
    echo: bool = Field(default=False)  # 是否打印SQL语句

# Redis子配置
class RedisConfig(BaseSettings):
    host: str = Field(default="127.0.0.1")
    port: int = Field(default=6379)
    db: int = Field(default=0)

# 全局主配置（嵌套子配置）
class Settings(BaseSettings):
    api_host: str = Field(default="127.0.0.1")
    api_port: int = Field(default=8000)
    debug: bool = Field(default=False)
    db: DBConfig = DBConfig()  # 嵌套数据库配置
    redis: RedisConfig = RedisConfig()  # 嵌套Redis配置

    model_config = SettingsConfigDict(
        env_file=".env",        # 读取项目根目录的.env文件
        env_file_encoding="utf-8",
        case_sensitive=False    # 环境变量大小写不敏感（DB_HOST和db_host都生效）
    )

# 实例化
settings = Settings()
# 访问嵌套配置
print(settings.db.url)
print(settings.redis.port)

对应的.env文件可通过点语法设置嵌套配置：

ini 复制代码 
api_host=0.0.0.0
api_port=8080
debug=True
# 嵌套数据库配置（点语法）
db.url=mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test
db.pool_size=20
db.echo=True
# 嵌套Redis配置
redis.host=192.168.1.100
redis.port=6379
redis.db=1

四、pydantic vs pydantic-settings 核心区别

库 核心基类 核心用途 关键特性
pydantic==2.12.5 BaseModel 通用数据校验、建模、解析 类型注解校验、自动转换、序列化
pydantic-settings BaseSettings 项目配置管理（多源读取） 继承BaseModel能力+自动读环境变量/.env

核心关联 ：BaseSettings 是 BaseModel 的子类，因此pydantic的所有用法（Field、校验器、嵌套、序列化）在pydantic-settings中都能直接使用，只是增加了「配置源读取」的能力。

五、2.x 版本关键注意点（避坑）

你使用的是pydantic 2.12.5，相比1.x有部分API废弃/更名，新手需注意：

  1. 转字典用 model_dump() 替代 1.x 的 dict()；
  2. 转JSON用 model_dump_json() 替代 1.x 的 json()；
  3. 从字典校验实例化用 model_validate() 替代 1.x 的 parse_obj()；
  4. 从JSON校验实例化用 model_validate_json() 替代 1.x 的 parse_raw()；
  5. 字段校验器用 @field_validator 替代 1.x 的 @validator，且新增mode参数；
  6. 全局配置从模型的Config类设置（如env_file、alias_generator），语法不变。

总结

  1. pydantic==2.12.5 是Python强类型数据校验的核心库，通过BaseModel+类型注解，实现数据建模、自动校验、类型转换、序列化，告别手动校验代码，是API开发、数据处理的必备工具；
  2. pydantic-settings 是Pydantic官方的配置管理库，基于BaseSettings（BaseModel子类），在Pydantic核心能力基础上，增加了从环境变量/.env文件自动读取配置的能力，解决了Python配置管理的痛点；
  3. 两者语法高度一致，pydantic-settings 完全继承pydantic的所有特性（嵌套、校验器、Field等），仅新增配置源相关能力；
  4. 项目中常用搭配：pydantic 做接口参数/数据校验 ，pydantic-settings 做项目全局配置管理（如数据库、服务端口、环境变量）。
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