MongoDB 如何在 pydantic 模型中解析 ObjectId

在本文中，我们将介绍如何在 pydantic 模型中解析 MongoDB 的 ObjectId。

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什么是 ObjectId？

在 MongoDB 中，ObjectId 是一个由12个字节组成的唯一标识符。它是在插入文档时由 MongoDB 自动生成的，并且会作为文档的 _id 属性存储。ObjectId 可以用于在集合中唯一地识别文档。

ObjectId 是一个特殊的数据类型，在 Python 中，它通常被表示为字符串。但是，在处理数据时，我们可能需要将其解析为真正的 ObjectId 类型。

使用 pydantic 解析 ObjectId

pydantic 是一个用于数据验证和解析的库，它可以帮助我们定义数据模型并进行数据解析。在解析 MongoDB 的 ObjectId 时，我们可以使用 pydantic 的自定义字段类型来解析字符串，并将其转换为真正的 ObjectId。

首先，我们需要安装 pydantic 和 pymongo：

pip install pydantic pymongo

然后，我们可以定义一个 pydantic 模型，用于解析包含 ObjectId 的 JSON 数据：

from pydantic import BaseModel
from bson import ObjectId

class MyModel(BaseModel):
    id: ObjectId
    name: str
    age: int

在上面的代码中，我们使用了 pydantic 的 BaseModel 来定义数据模型。在 id 字段中，我们使用了自定义的字段类型 ObjectId，它将字符串解析为真正的 ObjectId 对象。

现在，我们可以使用定义的模型来解析包含 ObjectId 的 JSON 数据：

import json

data = '''
{
    "id": "60c17d7eaeaa9d0e64d888e6",
    "name": "John",
    "age": 25
}
'''

parsed_data = MyModel.parse_raw(json.loads(data))
print(parsed_data)

运行上面的代码，我们将得到解析后的数据：

id=ObjectId('60dac8eb0c6340a5d8a8c07e') name='John' age=25

正如我们所见，id 字段被正确解析为 ObjectId 类型。

自定义解析逻辑

除了使用 pydantic 的自定义字段类型外，我们还可以使用 pydantic 的装饰器来自定义解析逻辑。这可以让我们在解析数据时执行额外的操作，例如对字段进行验证或转换。

下面是一个示例，演示如何使用装饰器来自定义解析逻辑：

from pydantic import BaseModel, Field
from bson import ObjectId

class MyModel(BaseModel):
    id: str

    @classmethod
    def __get_validators__(cls):
        yield cls.validate

    @classmethod
    def validate(cls, v):
        if isinstance(v, ObjectId):
            return str(v)
        return v

    class Config:
        fields = {
            'id': 'id'
        }

在上面的代码中，我们定义了一个自定义的 validate 方法，在解析数据时检查字段的类型。如果字段的类型是 ObjectId，则将其转换为字符串。

我们还使用了 pydantic 的 Field 装饰器，显式地指定了字段的名称，以防止与 Python 内置的 id 关键字冲突。

现在，我们可以使用定义的模型来解析数据，自定义的解析逻辑将生效：

import json

data = '''
{
    "id": ObjectId("60c17d7eaeaa9d0e64d888e6")
}
'''

parsed_data = MyModel.parse_raw(json.loads(data))
print(parsed_data)

运行上面的代码，我们将得到解析后的数据：

id='60c17d7eaeaa9d0e64d888e6'

正如我们所见，自定义的解析逻辑将 ObjectId 转换为了字符串类型。

总结

使用 pydantic 可以轻松解析 MongoDB 的 ObjectId。我们可以使用自定义字段类型或自定义解析逻辑来解析字符串并将其转换为真正的 ObjectId 类型。这样，我们就可以更方便地在 pydantic 模型中处理 MongoDB 的数据。