అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు
Pydanticలో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించడం వల్ల అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి.
- డేటా సంపూర్ణతను నిర్ధారించడం: అవసరమైన ఫీల్డ్‌లు మా డేటా మోడల్‌లు పూర్తి మరియు చెల్లుబాటు అయ్యేలా చూసుకోవడంలో మాకు సహాయపడతాయి. ఇది మీ కోడ్ మరియు డేటా ప్రాసెసింగ్‌లో లోపాలను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది.
- హానికరమైన ఇన్‌పుట్‌ను నిరోధించడం: హానికరమైన వినియోగదారులు మీ సిస్టమ్‌లోకి చెల్లని డేటాను ఇంజెక్ట్ చేయకుండా నిరోధించడానికి అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
- కోడ్‌ను మరింత చదవగలిగేలా చేయడం: మీరు అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా మీ కోడ్ యొక్క రీడబిలిటీని అలాగే అవగాహనను మెరుగుపరచవచ్చు.
పైడాంటిక్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఎలా నిర్వచించాలి
Pydanticలో, ఫీల్డ్‌ని అవసరమైన ఫీల్డ్‌గా నిర్వచించడానికి మూడు పద్ధతులు ఉన్నాయి. వాటిలో ప్రతి ఒక్కటి వివరంగా అన్వేషిద్దాం.
ఉల్లేఖనాలను ఉపయోగించడం
ఉల్లేఖనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా పైడాంటిక్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌ని నిర్వచించడానికి సులభమైన మార్గం. ఉల్లేఖనాలను ఉపయోగించి, ఒక రకమైన సింటాక్టిక్ మెటాడేటా, మీరు వేరియబుల్స్ మరియు తరగతుల లక్షణాల గురించి మరిన్ని వివరాలను జోడించవచ్చు. Pydanticలో, ఫీల్డ్ యొక్క అంచనా డేటా రకాన్ని సూచించడానికి ఉల్లేఖనాలు ఉపయోగించబడతాయి మరియు డిఫాల్ట్‌గా, మీరు ఫీల్డ్ లేదా ఫీల్డ్‌లను ఐచ్ఛికం చేసే వరకు అన్ని ఉల్లేఖన ఫీల్డ్‌లు అవసరమని పరిగణించబడతాయి.
నుండి పిడాంటిక్ దిగుమతి బేస్ మోడల్
తరగతి వ్యక్తి ( బేస్ మోడల్ ) :
పూర్తి పేరు: str
ఎత్తు: తేలుతుంది
ఇమెయిల్ : str
ఈ ఉదాహరణలో, పూర్తి_పేరు, ఎత్తు మరియు ఇమెయిల్ అన్నీ అవసరమైన ఫీల్డ్‌లు. మీరు ఈ ఫీల్డ్‌లకు విలువలను అందించకుండా పర్సన్ క్లాస్ యొక్క ఉదాహరణను సృష్టిస్తే, Pydantic అవసరమైన ఫీల్డ్‌లు లేవని సూచించే ధ్రువీకరణ లోపాన్ని లేవనెత్తుతుంది.
ప్రయత్నించండి :
వ్యక్తి_డేటా = {
'ఎత్తు' : 5.8 ,
}
వ్యక్తి = వ్యక్తి ( **వ్యక్తి_డేటా )
తప్ప విలువ లోపం వంటి అది:
ముద్రణ ( అది )
ఈ ఉదాహరణలో, పూర్తి_పేరు ఫీల్డ్ లేదు మరియు ఎత్తు ఫీల్డ్ కూడా లేదు. ఈ రెండు ఫీల్డ్‌లు అవసరం మరియు వాలిడేషన్ ఎర్రర్ తప్పిపోయిన ఫీల్డ్‌ల గురించి స్పష్టమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
ఎలిప్సిస్ ఉపయోగించి (...)
పైడాంటిక్‌లో అవసరమైన విధంగా ఫీల్డ్‌ను ప్రకటించడానికి మరొక మార్గం ఎలిప్సిస్ ( … ) ఫీల్డ్‌ను అవసరమైన విధంగా గుర్తించడానికి ఇది పైడాంటిక్ అందించిన స్పష్టమైన విధానం.
నుండి పిడాంటిక్ దిగుమతి బేస్ మోడల్
తరగతి ఉత్పత్తి ( బేస్ మోడల్ ) :
పేరు: str = ...
ధర : తేలుతుంది = ...
వివరణ : str = ...
ఈ ఉదాహరణలో, ఫీల్డ్‌ల పేరు, ధర మరియు వివరణ అన్నీ ఎలిప్సిస్ ఉపయోగించి అవసరమైన విధంగా నిర్వచించబడ్డాయి. ఉత్పత్తి తరగతి యొక్క ఉదాహరణను సృష్టించేటప్పుడు నిర్దిష్ట ఫీల్డ్‌లను దాటవేయలేమని ఈ పద్ధతి స్పష్టంగా మరియు కనిపించేలా చేస్తుంది.
ప్రయత్నించండి :ఉత్పత్తి_డేటా = {
'పేరు' : 'చరవాణి' ,
'వివరణ' : '16Gb RAMతో స్మార్ట్ ఫోన్' ,
}
ఉత్పత్తి = ఉత్పత్తి ( ** ఉత్పత్తి_డేటా )
తప్ప విలువ లోపం వంటి అది:
ముద్రణ ( అది )
ఈ ఉదాహరణలో, ధర ఫీల్డ్ లేదు, మరియు ValidationError తప్పిపోయిన అవసరమైన ఫీల్డ్‌ను స్పష్టంగా సూచిస్తుంది.
ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించడం
Pydantic మాడ్యూల్ నుండి ఫీల్డ్ ఫంక్షన్ ఫీల్డ్ ధ్రువీకరణ మరియు మెటాడేటాను అనుకూలీకరించడానికి అదనపు సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది. అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ప్రకటించడానికి మరియు అదనపు ధ్రువీకరణ నియమాలను వర్తింపజేయడానికి మీరు ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించవచ్చు.
ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించి మీరు అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఎలా నిర్వచించవచ్చో ఇక్కడ ఉంది:
నుండి పిడాంటిక్ దిగుమతి బేస్ మోడల్ , ఫీల్డ్తరగతి చిరునామా ( బేస్ మోడల్ ) :
వీధి: str = ఫీల్డ్ ( ... , వివరణ = 'చిరునామా' )
నగరం: str = ఫీల్డ్ ( ... )
జిప్_కోడ్: str = ఫీల్డ్ ( ... )
ఈ ఉదాహరణలో, అదనపు ధ్రువీకరణ నియమాలు మరియు వివరణలతో పాటు అవసరమైన ఫీల్డ్‌ల వీధి, నగరం మరియు జిప్_కోడ్‌లను నిర్వచించడానికి మేము ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగిస్తాము. ఈ ఫీల్డ్‌లు తప్పనిసరిగా అవసరమైన ఫీల్డ్‌లుగా నిర్వచించబడాలని ఎలిప్సిస్ “…” సూచిస్తుంది.
ప్రయత్నించండి :చిరునామా_డేటా = {
'వీధి' : '111 ప్రధాన వీధి' ,
'జిప్_కోడ్' : '123456'
}
చిరునామా = చిరునామా ( ** చిరునామా_డేటా )
తప్ప విలువ లోపం వంటి అది:
ముద్రణ ( అది )
ఈ ఉదాహరణలో, సిటీ ఫీల్డ్ లేదు మరియు ValidationError తప్పిపోయిన అవసరమైన ఫీల్డ్ గురించి సమాచారాన్ని అందిస్తుంది.
పరిమితులు మరియు రకాలు వంటి ఇతర పైడాంటిక్ లక్షణాలను ఉపయోగించి అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ధృవీకరించవచ్చు. ఉదాహరణకు, ఒక పేరు ఫీల్డ్ తప్పనిసరిగా కనీసం 5 అక్షరాల స్ట్రింగ్‌గా ఉండాలని మీరు పేర్కొనవచ్చు. అవసరమైన ఫీల్డ్‌ల ప్రవర్తనను అనుకూలీకరించడానికి మీరు ఫీల్డ్ డెకరేటర్‌ని ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు ఫీల్డ్ కోసం డిఫాల్ట్ విలువను పేర్కొనవచ్చు లేదా ఫీల్డ్‌కు విలువ ఇవ్వకపోతే ప్రదర్శించబడే సందేశాన్ని పేర్కొనవచ్చు.
ఒకే పైడాంటిక్ మోడల్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి బహుళ పద్ధతులను ఉపయోగించడం
మీరు ఒకే పైడాంటిక్ మోడల్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి అనేక పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు కొన్ని ఫీల్డ్‌ల కోసం ఉల్లేఖనాలను ఉపయోగించవచ్చు, ఎలిప్సిస్ ( … ) ఇతరులకు మరియు అదనపు అనుకూలీకరణ కోసం ఫీల్డ్ ఫంక్షన్. మీ కోడ్ ఆర్గనైజేషన్ మరియు రీడబిలిటీ ప్రాధాన్యతల కోసం ఉత్తమమైన విధానాన్ని ఎంచుకోవడానికి Pydantic మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. కింది ఉదాహరణను పరిగణించండి:
నుండి పిడాంటిక్ దిగుమతి బేస్ మోడల్ , ఫీల్డ్తరగతి ఉద్యోగి ( బేస్ మోడల్ ) :
పేరు: str
విభాగం: str = …
జీతం: తేలుతుంది = ఫీల్డ్ ( … )
ఈ ఉదాహరణలో, అన్ని ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించాల్సిన అవసరం ఉంది. అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి మేము మూడు విభిన్న పద్ధతులను ఉపయోగించాము. పేరు ఫీల్డ్ ఉల్లేఖనాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, విభాగం ఎలిప్సిస్‌ను ఉపయోగిస్తుంది మరియు జీతం ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.
అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించడం కోసం చిట్కాలు
Pydanticలో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించేటప్పుడు కొన్ని మంచి పద్ధతులను అనుసరించడం మృదువైన మరియు నిర్వహించదగిన కోడ్‌ని సృష్టించడం అవసరం. కింది చిట్కాలు పైడాంటిక్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడంలో మీకు సహాయపడతాయి:
- స్పష్టమైన మరియు వివరణాత్మక ఫీల్డ్ పేర్లను ఉపయోగించండి : మీ ఫీల్డ్‌ల ప్రయోజనాన్ని స్పష్టంగా సూచించే అర్థవంతమైన పేర్లను ఎంచుకోండి. ఇది ఇతర డెవలపర్‌లకు ఏ డేటా అవసరమో తెలుసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది మరియు అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను కోల్పోయే అవకాశాలను తగ్గిస్తుంది.
- సమాచార క్షేత్ర వివరణలను అందించండి : అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి ఫీల్డ్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు, డేటా యొక్క ప్రయోజనం మరియు ఆశించిన ఆకృతిని వివరించే వివరణాత్మక వివరణలను అందించండి.
- సమూహ సంబంధిత ఫీల్డ్‌లు : మీ డేటా మోడల్‌లో పెద్ద సంఖ్యలో ఫీల్డ్‌లు ఉంటే, సంబంధిత ఫీల్డ్‌లను సమూహ నిర్మాణాలుగా వర్గీకరించడాన్ని పరిగణించండి. ఇది మీ కోడ్ మరింత చదవగలిగేలా మరియు అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను సులభంగా నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది.
- అవసరమైన ఫీల్డ్‌ల కోసం అనుకూల సందేశాలను ఉపయోగించండి: డిఫాల్ట్‌గా, అవసరమైన ఫీల్డ్‌కు విలువ ఇవ్వకపోతే, Pydantic ValueError మినహాయింపును పెంచుతుంది. మీరు ఫీల్డ్ డెకరేటర్‌కు సందేశ ఆర్గ్యుమెంట్‌ని పేర్కొనడం ద్వారా ఎర్రర్ మెసేజ్‌ని అనుకూలీకరించవచ్చు.
ముగింపు
Pydantic, డిఫాల్ట్‌గా, అవసరమైన విధంగా ఫీల్డ్‌లను చేస్తుంది. అయితే, మీరు ఫీల్డ్‌ని అవసరమైన ఫీల్డ్‌లుగా స్పష్టంగా నిర్వచించవచ్చు. ఫీల్డ్‌లను అవసరమైన విధంగా ప్రకటించడం ద్వారా, మీ డేటా మోడల్‌లు ఖచ్చితమైనవి, పూర్తి మరియు మీ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని మీరు నిర్ధారిస్తారు. ఈ పోస్ట్‌లో, పైడాంటిక్‌లో అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను నిర్వచించడానికి మేము మూడు విభిన్న పద్ధతులను కవర్ చేసాము, అనగా ఉల్లేఖనాలు, ఎలిప్సిస్ (…), మరియు ఫీల్డ్ ఫంక్షన్. అదనంగా, మేము అవసరమైన ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించడం కోసం కొన్ని సిఫార్సు చేసిన పద్ధతులను పరిశీలించాము కాబట్టి మీరు మీ డేటా మోడల్‌లో ఫీల్డ్‌లను సమర్థవంతంగా పేర్కొనవచ్చు.