Cum să îmbunătățiți gestionarea datelor cu Pydantic Dataclasses

Sintaxă:

O modalitate simplă, dar eficientă de a îmbunătăți modul în care datele sunt gestionate folosind clasele de date Pydantic în Python, este utilizarea decoratorului de clasă cu ajutorul căruia creăm, în esență, un model pentru cum ar trebui să arate datele noastre. Este ca și cum am oferi datelor noastre o structură clară. Deci, sintaxa pentru definirea clasei de date este următoarea:

„Numele_modelului” prezintă numele modelului pe care dorim să-l creăm, iar „Modelul de bază” de la Pydantic acționează ca un gardian care se asigură că datele respectă regulile pe care le-am stabilit și sunt transmise modelului ca parametru de intrare. În cadrul clasei, definim ce fel de informații ar trebui să dețină fiecare parte de date. Acest proces se asigură că atunci când creăm o instanță a clasei de date, informațiile pe care le furnizăm se potrivesc cu ceea ce am definit.

Metoda 1: Gestionarea îmbunătățită a datelor cu clasa de date Pydantic

Imaginează-ți că dezvoltăm o aplicație simplă pentru a organiza informațiile despre cărțile din colecția noastră. Dorim să ne asigurăm că datele pe care le colectăm în acest scop sunt exacte, consecvente și bine structurate. Aici intervin clasele de date Pydantic pentru a simplifica și îmbunătăți procesul.

Începând cu exemplul necesită definirea unei clase de date Pydantic. Deci, începem prin a defini o clasă de date Pydantic numită „Cărți” care reprezintă detaliile Cărților. Pentru a defini clasa de date pentru Pydantic, trebuie să ne asigurăm că toate pachetele Pydantic sunt instalate anterior în proiect.

Folosind decoratorul de clasă, creăm clasa „Carte” moștenită de la Modelul de bază al lui Pydantic. În interiorul clasei, specificăm atributele cum ar fi titlul, autorul și anul_lansare, fiecare asociat cu tipul de date respectiv.

După crearea unui model de clasă, utilizăm clasa de date Pydantic, luând puterea clasei de date „Book” pentru a gestiona datele „film”:

În această secțiune, imităm un utilizator care introduce detaliile referitoare la carte. Modelul clasei de date „cărți” are atribute precum titlul, autorul și anul de lansare cu tipurile lor de date distinctive. Deci, în această parte, adică „intrare”, le specificăm valorile.

După specificarea detaliilor despre atributele modelului cărții în intrare, creăm o instanță „Carte” cu datele furnizate folosind aceste detalii; acest lucru se face pentru a se asigura că Pydantic validează automat intrarea în raport cu structura de date definită. Dacă există vreo inconsecvență sau greșeală, cum ar fi un an de lansare fără numere întregi sau un titlu lipsă, Pydantic generează rapid o eroare împreună cu o explicație ușor de utilizat.

Pentru gestionarea îmbunătățită a datelor cu experiență cu clasele de date Pydantic, primim un mecanism încorporat pentru validarea și coerența datelor. Putem încorpora câmpurile opționale, valorile implicite și structurile imbricate complexe pentru a acoperi diferitele scenarii de date. Acest lucru garantează că datele noastre rămân organizate și formatate corect.

Acest pas explorează modul în care clasele de date Pydantic oferă capabilități îmbunătățite de gestionare a datelor prin funcții precum câmpuri opționale, valori implicite și structuri imbricate.

Iată un exemplu în care arătăm cum să adăugați câmpurile opționale și valorile implicite:

Să presupunem că vrem să permitem utilizatorilor să introducă detalii suplimentare despre cărți, cum ar fi genul și timpul de rulare. Cu toate acestea, este posibil ca aceste detalii să nu fie întotdeauna disponibile. Cu clasele de date Pydantic, putem realiza acest lucru cu ușurință făcând câmpurile opționale și chiar setând valorile implicite.

În acest exemplu, clasa de date „Film” include două câmpuri noi: limba în care este scrisă cartea și numărul de pagini. Câmpul „limbă” are o valoare implicită „Necunoscută”, ceea ce indică faptul că, dacă utilizatorul nu furnizează acest detaliu, acesta este implicit „Necunoscut”. Câmpul „număr de pagini” este opțional și poate fi lăsat necompletat (setat la niciunul).

Putem copia aceste linii de cod și le lipim în compilator pentru a observa rezultatele:

Prin includerea acestor câmpuri opționale și valori implicite, Pydantic se asigură că datele rămân bine structurate și consecvente chiar dacă utilizatorii nu oferă anumite detalii.

Metoda 2: Tratarea datelor cu clasa de date Pydantic pentru formularul de înregistrare a studenților

Imaginați-vă că facem un formular de înregistrare pentru un eveniment școlar. Oamenii trebuie să-și introducă informațiile și vrem să evităm greșelile. Acolo ajută clasele de date Pydantic. Ei se asigură că datele sunt corecte și le gestionează cu ușurință.

După ce am adus pachetele necesare în proiectul Python, definim o clasă de date Pydantic prin crearea unei clase de date Pydantic numită „Student” pentru detaliile participanților.

Utilizați decoratorul clasei pentru a configura clasa „Student”. Moștenește din Modelul de bază al lui Pydantic. În interior, denumim atributele precum nume, e-mail, departament și telefon, fiecare cu tipul său de date.

Cu utilizarea clasei de date Pydantic acum, lucrați cu clasa de date „Student” pentru a gestiona datele studenților:

În această parte, ne prefacem că cineva se înscrie. Când facem o instanță „Student” folosind datele lor, Pydantic verifică dacă se potrivește cu structura. Dacă există o eroare, cum ar fi un e-mail fără „@” sau un departament fără șir, Pydantic se oprește și explică problema.

Gestionarea îmbunătățită a datelor folosind clasele de date Pydantic ne oferă date gata de utilizare. Putem adăuga mai multe câmpuri, seta valorile implicite sau putem lucra cu setări complexe de date. Toate acestea garantează că datele noastre rămân organizate.

Codul și fragmentul de ieșire sunt menționate în cele ce urmează pentru observație:

După ce observăm rezultatul, putem rezuma că clasele de date Pydantic fac gestionarea fără probleme a datelor în acest exemplu simplu. Ei se asigură că intrarea se potrivește cu ceea ce ne dorim. Aceasta înseamnă mai puține erori și utilizatori mai fericiți.

Concluzie

Clasele de date Pydantic integrează modul în care tratăm datele. Acestea garantează că informațiile sunt atât exacte, cât și se potrivesc cu structura necesară. Acest lucru se traduce prin mai puține erori și mai multe aplicații fără cusur. Cu Pydantic, dezvoltatorii își pot dedica eforturile pentru a crea aplicații care funcționează bine, fără a fi deranjați de preocupările legate de problemele de date. Gândiți-vă la asta ca având un manager de activități dedicat doar pentru gestionarea datelor, asigurându-vă că totul funcționează fără probleme de la început până la sfârșit.