आप Pydantic में custom validation कैसे लिखते हैं?

Question

Accepted Answer

built-in constraints के अलावा, Pydantic आपको field validators (एक field को validate करना) और model validators (कई fields के बीच validate करना) के साथ **custom validation logic** लिखने देता है — उन नियमों के लिए जिन्हें साधारण constraints व्यक्त नहीं कर सकते। (दिखाया गया syntax Pydantic v2 का है।)

## Field validators — एक single field को validate/transform करना

```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
```

एक `@field_validator` किसी field पर custom logic चलाता है: अमान्य input को अस्वीकार करने के लिए `ValueError` raise करें (FastAPI इसे एक स्पष्ट 422 में बदल देता है), या एक transformed value लौटाएं (जैसे lowercase में normalize करना)।

## Model validators — cross-field validation

```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
```

एक `@model_validator(mode="after")` सभी fields के validate होने के बाद चलता है, पूरे model तक पहुंच के साथ — उन नियमों के लिए उपयोग किया जाता है जिनमें **कई fields** शामिल होते हैं (जैसे passwords के मेल खाने की पुष्टि करना, या यह कि start date end date से पहले हो)।

## Built-in validation अक्सर पहले पर्याप्त होता है

```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
```

साधारण नियमों के लिए `Field` constraints और specialized types को प्राथमिकता दें; वास्तविक business logic के लिए custom validators का उपयोग करें।

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

Custom Pydantic validation उन business rules को लागू करने के लिए महत्वपूर्ण है जो साधारण type checks और constraints से परे जाते हैं — और चूंकि validation **security और data integrity** के लिए महत्वपूर्ण है, किसी भी नियम को व्यक्त करने में सक्षम होना मूल्यवान है। **Field validators** single-field logic (custom format checks, normalization/transformation) संभालते हैं, जबकि **model validators** **cross-field validation** की सामान्य आवश्यकता को संभालते हैं (passwords का मेल खाना, date ranges, conditional requirements) जिसे field-level नियम व्यक्त नहीं कर सकते।

ये validators FastAPI के साथ seamlessly integrate होते हैं — एक raise किया गया `ValueError` स्वचालित रूप से एक स्पष्ट 422 response बन जाता है।

यह समझना कि कब built-in constraints/types का उपयोग करें (साधारण नियमों के लिए) बनाम custom validators (वास्तविक business logic के लिए), और field बनाम model validators कैसे भिन्न हैं, आपको यह सुनिश्चित करने देता है कि आने वाला data आपके application की आवश्यकताओं को पूरी तरह संतुष्ट करे, जिससे यह robust, सही APIs बनाने के लिए महत्वपूर्ण ज्ञान बन जाता है।