Источник: Nuances of Programming В одной из предыдущих статей (англ) я рассматривал dataclasses как способ написания классов python, которые выступают в качестве контейнеров данных. Проект dataclasses показался мне потрясающим по нескольким причинам: Однако в этом модуле не хватает важной функции  —  валидации данных, то есть процесса, с помощью которого вы накладываете ограничения схемы на данные во время выполнения. Вот тут нам и пригодится проект Pydantic. Мы рассмотрим 8 ее полезных функций и увидим, как можно быстро внедрить их в приложения с помощью нескольких строк кода...

Pydantic — это библиотека Python, созданная Сэмюэлем Колвином, которая упрощает процесс проверки данных. Это универсальный инструмент, который можно использовать в различных сферах, таких как создание API, работа с базами данных и обработка данных в проектах. Библиотека имеет простой и интуитивно понятный синтаксис, позволяющий легко определять и проверять модели данных. Она включает в себя возможность указывать типы, значения по умолчанию и ограничения непосредственно в коде, что делает его понятным и удобным в сопровождении...