Explora las capacidades mejoradas de validación de datos de Pydantic V2

Explora las mejoras en la validación de datos con Pydantic V2

Aprende las nuevas características y sintaxis de Pydantic V2

La validación de datos es fundamental para aplicaciones sólidas en el campo en constante evolución de la ingeniería de datos y el desarrollo de software. Garantizar la limpieza y precisión de los datos es esencial no solo para la confiabilidad de la aplicación, sino también para la experiencia del usuario.

Pydantic es la biblioteca de validación de datos más utilizada para Python. El núcleo de la versión más nueva (V2) de Pydantic se ha reescrito en Rust y tiene un rendimiento mucho mejor que la versión anterior. Además, hay algunas mejoras importantes en las funcionalidades como el soporte para el modo estricto, validación sin un modelo, limpieza del espacio de nombres del modelo, etc.

En esta publicación, profundizaremos en las últimas características y el rendimiento mejorado de las potentes capacidades de validación de datos de Pydantic, ofreciendo a los desarrolladores un conjunto completo de herramientas para todo tipo de tareas de manejo de datos.

Preparación

Para seguir los ejemplos de esta publicación, debes instalar una versión moderna de Python (≥3.10) y la última versión de Pydantic V2. Se recomienda administrar las diferentes versiones de Python y las bibliotecas con un entorno virtual conda:

• Una guía universal para la ingeniería rápida el Marco de Andamios Contextuales (CSF)
• Las fronteras éticas de la IA generativa Introducción e importancia
• Revolucionando el ajuste fino del modelo de lenguaje logrando ganancias sin precedentes con las incrustaciones ruidosas de NEFTune

conda create -n pydantic2 python=3.11conda activate pydantic2pip install -U pydantic

Uso básico

Normalmente, con Pydantic, debemos definir el esquema de nuestros datos utilizando modelos primero, que son simplemente clases que heredan de BaseModel. En estos modelos, los tipos de datos de cada campo se definen mediante sugerencias de tipo.

from pydantic import BaseModelclass ComputerModel(BaseModel):    brand: str    cpu: str    storage: int    ssd: bool = True

Para usar este modelo para validación, podemos crear una instancia pasando los valores para cada campo:

input_dict = {"brand": "HP", "cpu": "Intel i7 1265U", "storage": "256"}computer = ComputerModel(**input_dict)print(computer)# brand='HP' cpu='Intel i7 1265U' storage=256 ssd=True

El dato de tipo cadena para storage se convierte a un entero que está definido en el modelo.

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