আপনি কীভাবে নেস্টেড এবং জটিল অনুরোধ বডিগুলি মডেল করেন?

Question

Accepted Answer

Pydantic মডেলগুলি **নেস্ট** করতে পারে — একটি মডেল ফিল্ড অন্য একটি মডেল, মডেলগুলির একটি তালিকা বা জটিল ধরনের হতে পারে — যা FastAPI কে গভীরভাবে কাঠামোগত JSON (বস্তু বস্তুর মধ্যে, বস্তুর অ্যারে) স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করতে সক্ষম করে।

## নেস্টেড মডেলগুলি

```python
from pydantic import BaseModel

class Address(BaseModel):
    street: str
    city: str
    zip: str

class User(BaseModel):
    name: str
    address: Address                    # a NESTED model
    tags: list[str] = []                # a list of strings
    addresses: list[Address] = []       # a list of NESTED models

@app.post("/users")
def create(user: User):                  # validates the WHOLE nested structure
    return user
```

```json
// FastAPI validates this entire structure, including the nested address:
{ "name": "Ann",
  "address": { "street": "1 Main", "city": "NY", "zip": "10001" },
  "tags": ["vip"] }
```

একটি অন্য মডেল হিসাবে টাইপ করা মডেল ফিল্ড (বা `list[Model]`) পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে যাচাই করা হয় — নেস্টেড বস্তু এবং বস্তুর অ্যারে সবই তাদের স্কিমার বিপরীতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করা হয়।

## জটিল এবং বিশেষ ধরনগুলি

```python
from pydantic import BaseModel, HttpUrl, EmailStr
from datetime import datetime
from enum import Enum

class Status(str, Enum):                 # enums constrain to allowed values
    active = "active"
    inactive = "inactive"

class Item(BaseModel):
    url: HttpUrl                          # validates URL format
    email: EmailStr                       # validates email format
    created: datetime                     # parses ISO 8601 strings → datetime
    status: Status                        # must be one of the enum values
    metadata: dict[str, int]              # typed dict
    coordinates: tuple[float, float]      # typed tuple
```

Pydantic সমৃদ্ধ ধরনগুলি পরিচালনা করে: enums (অনুমোদিত মানগুলিতে সীমাবদ্ধ করুন), `datetime` (ISO স্ট্রিংগুলি বিশ্লেষণ করুন), `HttpUrl`/`EmailStr` (বিন্যাস যাচাইকরণ) এবং টাইপড ডিক্ট/টুপলস — সবই স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করা হয়।

## সাধারণ / পুনর্ব্যবহারযোগ্য মোড়ক

```python
from typing import Generic, TypeVar
T = TypeVar("T")
class Paginated(BaseModel, Generic[T]):   # a reusable generic response wrapper
    items: list[T]
    total: int
# Paginated[User] → { items: [User...], total: N }
```

## এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

বাস্তব-বিশ্বের API গুলি বিরল ডেটা সহায়তা করে না — তারা জটিল, নেস্টেড কাঠামোগুলি পরিচালনা করে (একটি ব্যবহারকারী একটি ঠিকানা এবং অর্ডারগুলির একটি তালিকা সহ, একটি অর্ডার লাইন আইটেম সহ, কনফিগারেশন বস্তু), এবং Pydantic এর **নেস্ট মডেলগুলির** ক্ষমতা গভীরভাবে কাঠামোগত অনুরোধ বডিগুলি যাচাই করা সহজ করে তোলে।

যে বুঝতে হবে একটি মডেল ফিল্ড অন্য একটি মডেল, মডেলগুলির একটি তালিকা বা একটি সমৃদ্ধ ধরনের হতে পারে — এবং যে FastAPI **সম্পূর্ণ নেস্টেড কাঠামো পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করে** — API গুলি তৈরি করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা বাস্তবসম্মত, জটিল ইনপুট নিরাপদে গ্রহণ করে।

সমৃদ্ধ ধরনের সমর্থন (সীমাবদ্ধ মানগুলির জন্য enums, `datetime` বিশ্লেষণ, `HttpUrl`/`EmailStr` বিন্যাস যাচাইকরণ, টাইপড সংগ্রহগুলি) আরও নিশ্চিত করে যে জটিল ডেটা ম্যানুয়াল পরীক্ষা ছাড়াই সঠিক।

কীভাবে নেস্টেড এবং জটিল বডিগুলি মডেল করতে হবে তা জানা (এবং পেজিনেশনের মতো জিনিসগুলির জন্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য সাধারণ মোড়কগুলি) হল API গুলি তৈরি করার জন্য ব্যবহারিক জ্ঞান যা বাস্তব অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রয়োজনীয় কাঠামোগত ডেটা পরিচালনা করে, সম্পূর্ণ যাচাইকরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রদান করা হয় — FastAPI এর Pydantic-ভিত্তিক ডিজাইনের একটি মূল শক্তি।