FastAPI में Pydantic मॉडल्स क्या हैं?

Question

Accepted Answer

**Pydantic मॉडल्स** कक्षाएं हैं (जो `BaseModel` को सबक्लास करती हैं) जो डेटा की **संरचना, प्रकार और सत्यापन नियमों** को परिभाषित करती हैं। FastAPI उन्हें हर जगह उपयोग करता है — अनुरोध निकायों, प्रतिक्रिया आकारों और सेटिंग्स के लिए — जो उन्हें इसके प्रकार-संचालित डिज़ाइन का दिल बनाता है।

## एक मॉडल को परिभाषित करना

```python
from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field

class User(BaseModel):
    name: str
    email: EmailStr                          # validates email format
    age: int = Field(ge=0, le=120)            # constraint: 0 <= age <= 120
    is_active: bool = True                    # default value
    tags: list[str] = []                      # typed list with a default
```

प्रत्येक फ़ील्ड एक प्रकार और वैकल्पिक बाधाओं/डिफ़ॉल्ट को घोषित करता है। Pydantic इस परिभाषा के विरुद्ध डेटा को सत्यापित करता है और जहां उचित हो वहां प्रकारों को परिवर्तित करता है।

## स्वचालित सत्यापन और पार्सिंग

```python
@app.post("/users")
def create_user(user: User):                  # FastAPI builds & validates a User from the body
    return user                               # already validated here
# valid JSON → a typed User object; invalid → automatic 422 with field-level errors
```

जब पैरामीटर प्रकार के रूप में उपयोग किया जाता है, तो FastAPI JSON अनुरोध निकाय को मॉडल में पार्स करता है, **प्रत्येक फ़ील्ड को सत्यापित** करता है और एक संरचित 422 त्रुटि लौटाता है जो बिल्कुल सूचीबद्ध करता है कि क्या गलत है — सब कुछ स्वचालित रूप से।

## Pydantic आपको क्या देता है

```text
✓ Validation — type checks + constraints (lengths, ranges, formats), clear errors
✓ Parsing/coercion — "5" → 5, ISO string → datetime, etc.
✓ Serialization — model.model_dump() / model_dump_json() → dict/JSON
✓ Editor support — full autocomplete & type checking on model attributes
✓ Self-documenting — the model defines the schema used in the auto-generated docs
```

## सत्य का एक स्रोत

```text
One Pydantic model drives: request validation, the response schema, the OpenAPI docs,
and typed access in your code → define the data shape ONCE.
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Pydantic मॉडल्स FastAPI की आधारशिला हैं — यह है कि आप अपने API द्वारा स्वीकार किए जाने वाले डेटा को कैसे परिभाषित और सत्यापित करते हैं, और लगभग हर FastAPI सुविधा उनके माध्यम से प्रवाहित होती है।

उन्हें समझना आवश्यक है क्योंकि वे स्वचालित **सत्यापन** (सुरक्षा और मजबूती के लिए महत्वपूर्ण — कभी भी कच्चे इनपुट पर विश्वास न करें), पार्सिंग/जबरदस्ती, क्रमांकन और संपादक समर्थन प्रदान करते हैं, सब कुछ एक ही घोषणात्मक वर्ग से।

वे **सत्य का एकल स्रोत** के रूप में कार्य करते हैं: एक मॉडल अनुरोध सत्यापन, प्रतिक्रिया आकार और स्वचालित रूप से जेनरेट किए गए दस्तावेज़ को चलाता है।

यह प्रकार-संचालित, डिफ़ॉल्ट रूप से सत्यापित दृष्टिकोण — मजबूत इनपुट सत्यापन और स्पष्ट त्रुटि संदेश प्राप्त करना अनिवार्य रूप से मुक्त — FastAPI इतना उत्पादक और सुरक्षित होने का एक मुख्य कारण है, जो Pydantic मॉडल्स को मौलिक, जरूरी-निपुण ज्ञान बनाता है।