Jak napíšete vlastní validaci v Pydanticu?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Kromě vestavěných omezení vám Pydantic umožňuje psát **vlastní logiku validace** pomocí field validátorů (validace jednoho pole) a model validátorů (validace across více polí) — pro pravidla, která nemohou vyjádřit jednoduché omezení. (Syntax uvedená je pro Pydantic v2.)

## Field validátory — validace/transformace jednoho pole

```python
from pydantic import BaseModel, field_validator

class User(BaseModel):
    username: str
    password: str

@field_validator("username")
    @classmethod
    def username_alphanumeric(cls, v: str) -> str:
        if not v.isalnum():
            raise ValueError("username must be alphanumeric")   # → a 422 error
        return v.lower()                                         # can also TRANSFORM the value
```

`@field_validator` spustí vlastní logiku na poli: vyvolejte `ValueError` pro zamítnutí neplatného vstupu (FastAPI jej přetvoří na jasné 422), nebo vraťte transformovanou hodnotu (např. normalizaci na malá písmena).

## Model validátory — validace across polí

```python
from pydantic import model_validator

class SignupForm(BaseModel):
    password: str
    confirm_password: str

@model_validator(mode="after")
    def passwords_match(self):
        if self.password != self.confirm_password:    # compare MULTIPLE fields
            raise ValueError("passwords do not match")
        return self
```

`@model_validator(mode="after")` se spustí po validaci všech polí, s přístupem k celému modelu — používá se pro pravidla zahrnující **více polí** (např. potvrzení, že hesla se shodují, nebo že počáteční datum předchází koncové datum).

## Vestavěná validace často stačí na začátku

```python
class Product(BaseModel):
    price: float = Field(gt=0)          # use Field constraints for simple rules
    sku: str = Field(pattern=r"^[A-Z]{3}-\d+$")
    email: EmailStr                      # specialized types for formats
# reach for custom validators only when constraints/types can't express the rule
```

Předpokládejte `Field` omezení a specializované typy pro jednoduché pravidla; použijte vlastní validátory pro skutečnou obchodní logiku.

## Proč je to důležité

Vlastní Pydantic validace je důležitá pro vynucení obchodních pravidel, která jdou nad rámec jednoduchých kontrol typů a omezení — a protože validace je kritická pro **bezpečnost a integritu dat**, schopnost vyjádřit jakékoli pravidlo má hodnotu. **Field validátory** řeší logiku na jednom poli (vlastní kontroly formátu, normalizace/transformace), zatímco **model validátory** řeší běžnou potřebu **cross-field validace** (shodující se hesla, rozsahy dat, podmíněné požadavky), kterou nemohou vyjádřit pravidla na úrovni pole.

Validátory se bezproblémově integrují s FastAPI — vyvolaný `ValueError` se automaticky stane jasnou odpovědí 422.

Pochopení, kdy používat vestavěná omezení/typy (pro jednoduché pravidla) versus vlastní validátory (pro skutečnou obchodní logiku), a jak se field a model validátory liší, vám umožňuje zajistit, aby příchozí data plně splňovala požadavky vaší aplikace, což je důležité znalostní pozadí pro vytváření robustních a správných API.

Field validátory — validace/transformace jednoho pole

Model validátory — validace across polí

Vestavěná validace často stačí na začátku

Proč je to důležité

Související otázky