Pydantic V2 - полный курс - Изучите ЛУЧШУЮ библиотеку для проверки и анализа данных

• Pythontic — важная библиотека для проверки и анализа данных на Python.  

• Основное преимущество — строгая проверка типов.  

• Устраняет обширные проверки ошибок и шаблонный код.  

• Установка Pythontic через pip install.  

• Проверка версии Pythontic.  

• Пример проверки данных без Pythontic.  

• Рабочий процесс с Pythontic: импорт базовой модели и определение класса.  

• Пример класса User с аннотацией типов.  

• Проверка типа данных с помощью Pythontic.  

• Методы dump_model, dump_model_json и schema_model_json.  

• Преобразование модели в словарь, JSON и схему.  

• Пример вложенной модели: ресторан и еда.  

• Использование необязательных свойств и списков.  

• Настройка вложенной модели в другой модели.  

• Проверка электронной почты и других типов данных.  

• Использование дополнительных подмоделей.  

• Примеры с положительными целыми числами, URL и списками.  

• Использование декоратора проверки полей.  

• Настройка функции проверки для атрибутов класса.  

• Пример проверки наличия пробела в имени.  

• Можно изменять регистр строки данных.  

• Пример: преобразование строки "Джон Доу" в заглавную.  

• Проверка данных на наличие пробелов и ошибок.  

• Различие между модельным и полевым валидаторами.  

• Модельные валидаторы проверяют полную модель данных.  

• Проверка наличия словаря и атрибутов.  

• Режим "до" запускается до проверки типа данных.  

• Режим "после" запускается после проверки типа данных.  

• Пример проверки адреса электронной почты и пароля.  

• Использование полей с значениями по умолчанию.  

• Возможность использования фабрик по умолчанию для динамических значений.  

• Пример создания идентификатора пользователя на лету.  

• Создание псевдонимов для атрибутов.  

• Пример использования псевдонимов для обмена именами атрибутов.  

• Полезность псевдонимов при работе с разными именами атрибутов.  

• Установка минимальных и максимальных длин полей.  

• Использование регулярных выражений и шаблонов.  

• Пример проверки имени пользователя на соответствие ограничениям.  

• Вычисление значений динамически.  

• Пример расчета возраста на основе даты рождения.  

• Проверка возраста и его соответствия ограничениям.  

• Классы данных в Python и их сходство с пользовательскими классами.  

• Классы данных не обеспечивают проверку данных, как в PyTorch.  

• PyTorch предоставляет функциональность для проверки данных.  

• Импортируем декоратор классов данных для использования синтаксиса.  

• Используем класс полей из idantic для проверки типов данных.  

• Адаптер типа позволяет создавать JSON-схемы для классов данных.  

• В строгом режиме idantic не преобразует строки в целые числа.  

• Пример с конструктором и методом проверки класса модели.  

• Строгий режим предотвращает ошибки при предоставлении неверных данных.  

• Идентичные настройки работают аналогично базовым моделям.  

• Загрузка настроек из локальной среды или файла .env.  

• Пример использования ключа аутентификации и ключа API.  

• Использование псевдонимов для проверки значений.  

• Конфигурация модели с префиксом для изменения переменных среды.  

• Пример изменения переменных для производственной и тестовой сред.  

• Использование настроек для указания имени файла .env.  

• Перезапись значений из файла .env при неправильных настройках.  

• Обработка ошибок проверки и дополнительных входов.  

• Использование атрибута allow для разрешения дополнительных входов.  

• Игнорирование дополнительных переменных для избежания ошибок.  

• Рекомендация использовать игнорирование по умолчанию.  

• Благодарность за просмотр введения в idantic.  

• Призыв подписаться на канал и поставить лайк.