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pydantic

pydantic/pydantic

基于 Python 类型提示的数据校验库，可解析并校验外部数据，核心由 Rust 实现。

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19小时前

这是什么？

Pydantic 是一个用于数据校验和解析的 Python 库。开发者用带类型提示的普通 Python 类描述数据结构，Pydantic 会按这些类型校验传入的数据，并把例如数字字符串之类的值转换为声明的类型。它适用于 API 请求体、配置文件以及其他不可信或结构松散的输入。

模型通过继承 BaseModel 定义，校验失败时会指出具体是哪个字段出错。由于定义就是标准的 Python 类型注解，它也能生成 JSON Schema，并与编辑器和 linter 良好配合。当前的主版本 V2 是重写版本，核心用 Rust 实现。项目还在 pydantic.v1 下内置了 V1.10 兼容模块，便于逐步迁移已有代码。

核心功能

  • 01基于标准 Python 类型提示进行数据校验与类型转换。
  • 02通过继承 BaseModel 定义模型，并给出清晰的校验错误信息。
  • 03可从模型生成 JSON Schema。
  • 04定义即普通 Python 注解，与编辑器和 linter 配合良好。
  • 05内置 pydantic.v1 模块，便于从 V1.10 逐步迁移。

适用场景

  • 在 Python Web API 中校验请求体和响应体。
  • 从文件或环境变量加载并检查应用配置。
  • 将不可信的 JSON 输入解析为带类型的对象。
  • 基于 Python 数据模型生成 JSON Schema，用于文档或工具链。

快速上手

  1. 1

    使用 pip 安装 Pydantic

    pip install -U pydantic
  2. 2

    或使用 conda 从 conda-forge 安装

    conda install pydantic -c conda-forge
  3. 3

    定义模型并校验数据（参见 README 中的简单示例）

标签

#python#validation#type-hints#json-schema#parsing#data-modeling#hints#pydantic#python310#python311

常见问题

pydantic 是什么？
基于 Python 类型提示的数据校验库，可解析并校验外部数据，核心由 Rust 实现。 Pydantic 是一个用于数据校验和解析的 Python 库。开发者用带类型提示的普通 Python 类描述数据结构，Pydantic 会按这些类型校验传入的数据，并把例如数字字符串之类的值转换为声明的类型。它适用于 API 请求体、配置文件以及其他不可信或结构松散的输入。
pydantic 可以免费使用吗？用的什么许可证？
pydantic 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
pydantic 还在维护吗？
活跃维护中。pydantic 最近一次提交是在 2026年11月6日。
pydantic 适合用来做什么？
在 Python Web API 中校验请求体和响应体。 从文件或环境变量加载并检查应用配置。 将不可信的 JSON 输入解析为带类型的对象。 基于 Python 数据模型生成 JSON Schema，用于文档或工具链。
pydantic 怎么安装和运行？
使用 pip 安装 Pydantic: pip install -U pydantic 或使用 conda 从 conda-forge 安装: conda install pydantic -c conda-forge 定义模型并校验数据（参见 README 中的简单示例）
在哪里获取 pydantic？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/pydantic/pydantic

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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