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如何重写pydantic模型的验证消息

Pydantic是一个Python库,用于数据验证和解析。它提供了一种简单且强大的方式来定义数据模型,并自动执行验证和转换操作。当使用Pydantic进行数据验证时,如果验证失败,它会生成默认的错误消息。然而,有时候我们可能希望自定义这些错误消息,以提供更好的用户体验。

要重写Pydantic模型的验证消息,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个继承自pydantic.BaseModel的自定义模型类。
  2. 在自定义模型类中,使用pydantic.Field装饰器来定义模型的字段,并指定验证规则和错误消息。
  3. 在字段的验证规则中,可以使用pydantic.constr函数来定义自定义验证函数,并在其中指定错误消息。
  4. 在自定义模型类中,可以使用pydantic.validator装饰器来定义字段之间的相互验证规则,并在其中指定错误消息。

下面是一个示例代码,演示了如何重写Pydantic模型的验证消息:

代码语言:txt
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import pydantic

class MyModel(pydantic.BaseModel):
    name: str = pydantic.Field(..., description="Name of the user", min_length=3, max_length=50, error_messages={
        "value_error.any_str.min_length": "Name should have at least 3 characters",
        "value_error.any_str.max_length": "Name should have at most 50 characters"
    })
    age: int = pydantic.Field(..., description="Age of the user", ge=18, le=99, error_messages={
        "value_error.number.not_ge": "Age should be greater than or equal to 18",
        "value_error.number.not_le": "Age should be less than or equal to 99"
    })

    @pydantic.validator("age")
    def validate_age(cls, age):
        if age < 18:
            raise ValueError("Age should be greater than or equal to 18")
        return age

在上面的示例中,我们定义了一个名为MyModel的自定义模型类,其中包含了nameage两个字段。对于每个字段,我们使用pydantic.Field装饰器来定义验证规则和错误消息。对于name字段,我们指定了最小长度和最大长度,并提供了自定义的错误消息。对于age字段,我们使用了pydantic.constr函数来定义自定义验证函数,并在其中指定了错误消息。此外,我们还使用了pydantic.validator装饰器来定义了一个字段之间的相互验证规则,并指定了错误消息。

通过以上步骤,我们可以重写Pydantic模型的验证消息,以满足自己的需求。

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