Pydantic型语法解释

Question

在下面来自官方教程页的代码中，我无法理解这些语句(例如，name: str)。

from typing import Optional

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Optional[str] = None
    price: float
    tax: Optional[float] = None


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    return item

我的意思是，我知道他们应该强制这个类型，但是他们应该怎么做呢，因为python并不强制类型。

• 我还看到了皮丹手册，但是在类声明中没有看到关于这个特定语法(例如，name: str)的解释。

有人能为我解释一下这个语法吗?在以这种方式创建类时，您如何检查类的意思类型呢？

提前谢谢。

Answer 1

在Python 3.5中，他们引入了类型提示，它遵循特定的语法(参见佩普-484和佩普-3107)。

它说，

佩普3107引入了函数注释的语法，，但是语义是故意留给未定义的的。现在有足够的第三方使用静态类型分析，社区将受益于标准库中的标准词汇表和基线工具。

这意味着Python不强制执行验证或静态评估，但是一些第三方库将能够做到这一点。

来到Pydatic的“验证执行技术”之后，他们编写了如何计算继承自BaseModel的类的逻辑

他们一直在从__init__(.)方法本身调用验证器，因此，如果输入数据不满足定义的验证条件，您将得到__init__(.)异常。

简而言之，Pydatic的BaseModel是一个普通的Python类，它接受__init__(...)参数并根据定义的类变量进行验证。

Answer 2

Python的输入行为

Python3.5：https://docs.python.org/3/library/typing.html上面支持输入。如果您的类型提示不正确，您的代码仍将运行--正如文档所述:它只是一个类型提示。Python仍然是一种动态类型的语言。但是，您可以使用MyPy在运行时之前捕获这些错误。

Pydantic的分型行为

尽管理解Pydantic的行为也很重要:如果您的类型不是str，但是可以进行转换，它将首先转换为string，而不会出现任何错误消息。否则，将引发错误。

如果要在不进行转换的情况下强制引发错误，则应使用Pydantic严格类型：https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types/#strict-types

但是这里是Pydantic文档告诉您的：“.仅批注声明告诉pydantic该字段是必需的。如果可能的话，字符串、字节或浮动将被胁迫到ints；否则将引发异常(https://pydantic-docs.helpmanual.io/)。”

Answer 3

语法“name:str”是Python 3.6以上的一个标准特性。这是一个类型提示，实际上并没有改变Python的基本行为。变量可以有任何值，但这是一个提示，提醒您您希望它是一个字符串。它还允许像mypy这样的指针标记您正在此变量上调用的方法，这些方法在str上不存在，因此可能在运行时中断。最后，它允许上下文敏感的编辑器预测哪些方法可用，因为它提示了哪种类型的变量，这在Python中通常是不会的。