Hvordan skriver du custom validering i Pydantic?

Question

IT Interview Practice · Accepted Answer

Ud over indbyggede constraints lader Pydantic dig skrive **custom valideringslogik** med field validators (validér ét felt) og model validators (validér på tværs af flere felter) — for regler som simple constraints ikke kan udtrykke. (Syntaksen vist er Pydantic v2.)

## Field validators — validér/transformér et enkelt felt

```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
```

En `@field_validator` udfører custom logik på et felt: raise `ValueError` for at afvise ugyldigt input (FastAPI omdanner det til et klart 422), eller return en transformeret værdi (f.eks. normalisering til små bogstaver).

## Model validators — validering på tværs af felter

```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
```

En `@model_validator(mode="after")` køres efter alle felter er valideret, med adgang til hele modellen — bruges til regler der involverer **flere felter** (f.eks. bekræftelse af at passworder passer sammen, eller at en startdato kommer før en slutdato).

## Indbygget validering er ofte tilstrækkelig først

```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
```

Forekøbst `Field` constraints og specialiserede typer til simple regler; brug custom validators til virkelig forretningslogik.

## Hvorfor det betyder noget

Custom Pydantic validering er vigtig for at håndhæve forretningsregler som går ud over simple type-checks og constraints — og eftersom validering er kritisk for **sikkerhed og dataintegritet**, er det værdifuldt at kunne udtrykke enhver regel. **Field validators** håndterer logik for enkelt felt (custom formatkontroller, normalisering/transformation), mens **model validators** håndterer det almindelige behov for **validering på tværs af felter** (passwords matcher, datointervaller, betingede krav) som felt-niveau regler ikke kan udtrykke.

Validatorerne integreres problemfrit med FastAPI — en rejst `ValueError` bliver automatisk til et klart 422 response.

At forstå hvornår man skal bruge indbyggede constraints/typer (til simple regler) kontra custom validators (til virkelig forretningslogik), og hvordan field versus model validators er forskellige, lader dig sikre at indgående data fuldt ud opfylder din applikations krav, hvilket gør dette til vigtig viden for at bygge robuste, korrekte API'er.

Field validators — validér/transformér et enkelt felt

Model validators — validering på tværs af felter

Indbygget validering er ofte tilstrækkelig først

Hvorfor det betyder noget

Relaterede spørgsmål