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

• Pythontic - одна из самых важных библиотек для проверки и анализа данных на Python.  

• Главное преимущество - строгая проверка типов, что устраняет обширные проверки ошибок и шаблонный код.  

• Можно использовать модели nest, например, ресторан с разными видами еды.  

• Вложенные модели могут иметь дополнительные свойства, такие как ингредиенты.  

• Pythontic предоставляет вспомогательные методы для анализа моделей, включая dump model, dump model.  

• json и schema model json.  

• Pythontic также предоставляет дополнительные типы данных, такие как positive int, con list, field и http url.  

• Можно использовать декоратор проверки полей для самостоятельной проверки полей класса.  

• Пример: проверка наличия пробела в имени владельца.  

• В Python можно использовать валидаторы и ограничения для проверки и изменения данных.  

• Валидаторы модели проверяют полную модель данных, а полевые валидаторы проверяют отдельные поля.  

• Можно использовать псевдонимы для обмена именами атрибутов в моделях данных.  

• Вычисляемые поля позволяют вычислять значения динамически, например, возраст человека.  

• Можно использовать полевые валидаторы для вычисления значений на лету.  

• Классы данных в Python обеспечивают проверку данных, но не предоставляют такую же функциональность, как Pythic.  

• В видео объясняется, как использовать классы данных и адаптеры типов в Python.  

• Классы данных позволяют использовать проверку данных, но не обеспечивают схему JSON.  

• Адаптер типов позволяет использовать схему JSON для классов данных.  

• Строгий режим позволяет избежать принуждения к типу, что может быть полезно для проверки моделей.  

• Переменные среды могут быть установлены в коде, а не только в файле .env.  

• Конфигурация модели позволяет динамически изменять переменные среды на основе префикса.  

• Дополнительные атрибуты могут быть установлены для разрешения или игнорирования дополнительных переменных.