极客教程Python Pydantic 映射改写
在 Python 中，Pydantic 是一个数据验证库，可以方便地定义数据模型并对数据进行验证。Pydantic 提供了方便的方式来定义数据模型，包括字段类型、默认值、验证逻辑等。在使用 Pydantic 定义数据模型时，经常会遇到需要对模型中的某些字段进行映射或改写的情况。本文将介绍如何使用 Pydantic 来实现映射或改写字段的功能。
1. 映射字段
在实际开发中，有时候我们需要将一个字段的值根据一定的规则映射成另一个字段。这时候就可以使用 Pydantic 中的 @root_validator 装饰器来实现。
下面是一个示例，我们定义了一个 User 模型，其中包含一个 age 字段和一个 is_adult 字段。我们希望当用户的年龄大于等于18岁时，is_adult 字段的值为 True，否则为 False。
from pydantic import BaseModel, root_validator
class User(BaseModel):
age: int
is_adult: bool
@root_validator
def set_is_adult(cls, values):
is_adult = values.get('age') >= 18
return {**values, 'is_adult': is_adult}
# 测试数据
user1 = User(age=20)
print(user1.dict())
user2 = User(age=15)
print(user2.dict())
运行结果如下：
{'age': 20, 'is_adult': True}
{'age': 15, 'is_adult': False}
可以看到，当用户的年龄为20时，is_adult 字段的值为 True，当用户的年龄为15时，is_adult 字段的值为 False，这就实现了字段映射的功能。
2. 修改字段值
除了对字段进行简单的映射外，有时候我们需要对字段的值进行一些处理，例如格式化、转换等。Pydantic 提供了 @validator 装饰器来实现对字段值进行修改的功能。
下面是一个示例，我们定义了一个 Product 模型，其中包含一个 price 字段，我们希望将价格保留两位小数后再存储。
from pydantic import BaseModel, validator
class Product(BaseModel):
price: float
@validator('price', pre=True, always=True)
def round_price(cls, v):
if isinstance(v, float):
return round(v, 2)
return v
# 测试数据
product = Product(price=19.9999)
print(product.dict())
运行结果如下：
{'price': 20.0}
可以看到，当我们输入的价格为 19.9999 时，在模型中经过处理后，价格被四舍五入保留了两位小数，成为了 20.0。
3. 复杂映射
有时候我们需要进行更加复杂的映射或者改写操作，例如将多个字段的值合并后再进行处理。在这种情况下，我们可以通过自定义方法来实现需要的逻辑。
下面是一个示例，我们定义了一个 Order 模型，其中包含 amount 和 price 两个字段，我们希望计算订单总价 total_price，即 total_price = amount * price。
from pydantic import BaseModel, validator
class Order(BaseModel):
amount: int
price: float
total_price: float
@validator('*', pre=True, always=True)
def update_total_price(cls, v, values):
amount = values.get('amount')
price = values.get('price')
if amount is not None and price is not None:
return amount * price
return v
# 测试数据
order = Order(amount=2, price=10.5)
print(order.dict())
运行结果如下：
{'amount': 2, 'price': 10.5, 'total_price': 21.0}
可以看到，根据输入的 amount 和 price 字段值，通过计算得到了订单的总价 total_price，实现了复杂映射和改写操作。
结论
通过以上示例，我们了解了如何在 Pydantic 中对字段进行映射改写的操作。通过使用 @root_validator 和 @validator 装饰器，可以方便地实现各种映射和改写逻辑，使数据模型更加灵活和强大。在实际开发中，我们可以根据需求自定义各种字段映射和改写规则，实现数据处理的各种复杂逻辑。Pydantic 提供了丰富的功能和灵活的接口，能够帮助我们高效地处理数据验证和转换工作。