Pydantic验证和序列化的核心功能

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pydantic-core

CI Coverage pypi versions license

此软件包为pydantic的验证和序列化提供核心功能。

Pydantic-core的速度比pydantic V1快约17倍。有关详细信息，请参阅tests/benchmarks/。

直接使用示例

注意：您不需要直接使用pydantic-core；相反，使用pydantic，它反过来使用pydantic-core。

from pydantic_core import SchemaValidator, ValidationError


v = SchemaValidator(
    {
        'type': 'typed-dict',
        'fields': {
            'name': {
                'type': 'typed-dict-field',
                'schema': {
                    'type': 'str',
                },
            },
            'age': {
                'type': 'typed-dict-field',
                'schema': {
                    'type': 'int',
                    'ge': 18,
                },
            },
            'is_developer': {
                'type': 'typed-dict-field',
                'schema': {
                    'type': 'default',
                    'schema': {'type': 'bool'},
                    'default': True,
                },
            },
        },
    }
)

r1 = v.validate_python({'name': 'Samuel', 'age': 35})
assert r1 == {'name': 'Samuel', 'age': 35, 'is_developer': True}

# pydantic-core can also validate JSON directly
r2 = v.validate_json('{"name": "Samuel", "age": 35}')
assert r1 == r2

try:
    v.validate_python({'name': 'Samuel', 'age': 11})
except ValidationError as e:
    print(e)
    """
    1 validation error for model
    age
      Input should be greater than or equal to 18
      [type=greater_than_equal, context={ge: 18}, input_value=11, input_type=int]
    """

入门

您需要安装rust stable 安装，或者如果您想生成准确的覆盖率，可以使用rust nightly。

安装了rust和python 3.8+后，可以使用以下方式编译pydantic-core：

# clone this repo or your fork
git clone git@github.com:pydantic/pydantic-core.git
cd pydantic-core
# create a new virtual env
python3 -m venv env
source env/bin/activate
# install dependencies and install pydantic-core
make install

这就完成了，上面的示例现在应该可以运行。

您可能想查看python/pydantic_core/_pydantic_core.pyi和python/pydantic_core/core_schema.py以获取有关Python API的更多信息。除此之外，tests/提供大量使用示例。

如果您想为pydantic-core做出贡献，您需要使用一些其他make命令：

  • make build-dev 在开发过程中构建软件包
  • make build-prod 执行针对基准测试的优化构建
  • make test 运行测试
  • make testcov 运行测试并生成覆盖率报告
  • make lint 用于运行代码检查器
  • make format 用于格式化 Python 和 Rust 代码
  • make 用于运行 format build-dev lint test

性能分析

可以使用来自 flamegraph-rs 的 flamegraph 工具 对代码进行性能分析。（已在 Linux 上测试。）您可以使用 cargo install flamegraph 安装此工具。

运行 make build-profiling 安装包含调试符号的发布版本（性能分析所需）。

构建完成后，可以使用（例如）来对 pytest 基准进行性能分析

flamegraph -- pytest tests/benchmarks/test_micro_benchmarks.py -k test_list_of_ints_core_py --benchmark-enable

flamegraph 命令将在 flamegraph.svg 处生成一个交互式 SVG 文件。

发布

  1. 在本地提高软件包版本。不要仅在 Github 上编辑 Cargo.toml，您需要同时更新 Cargo.toml 和 Cargo.lock。
  2. 提交一个版本提升的 PR 并将其合并。
  3. 前往 https://github.com/pydantic/pydantic-core/releases 并点击 "创建新发布"。
  4. 在 "选择标签" 下拉菜单中输入新标签 v<新版本> 并在出现选项时选择 "发布时创建新标签"。
  5. 在表单中输入发布标题，例如 "v<新版本> "。
  6. 点击 "生成发布说明" 按钮
  7. 点击 "发布" 按钮
  8. 前往 https://github.com/pydantic/pydantic-core/actions 并确保所有发布构建都成功完成。
  9. 前往 https://pypi.ac.cn/project/pydantic-core/ 并确保最新版本已发布。
  10. 完成 🎉

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