Kako napišete prilagođenu validaciju u Pydanticu?

Question

Accepted Answer

Izvan ugrađenih ograničenja, Pydantic vam omogućava da napišete **prilagođenu logiku validacije** s validators poljem (validacija jednog polja) i model validators (validacija kroz više polja) — za pravila koja jednostavna ograničenja ne mogu izraziti. (Sintaksa prikazana je za Pydantic v2.)

## Field validators — validacija/transformacija jednog polja

```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` pokreće prilagođenu logiku na polju: bacite `ValueError` da odbijete nevaljani unos (FastAPI ga pretvara u jasan 422), ili vratite transformiranu vrijednost (npr. normaliziranje na mala slova).

## Model validators — validacija između polja

```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 pokreće nakon što su sva polja validirana, s pristupom cijelom modelu — koristi se za pravila koja uključuju **više polja** (npr. potvrda da se lozinke podudaraju, ili da datum početka prethodi datumu završetka).

## Ugrađena validacija često je dovoljna na početku

```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
```

Preferite `Field` ograničenja i specijalizirane tipove za jednostavna pravila; koristite prilagođene validators za pravu poslovnu logiku.

## Zašto je to važno

Prilagođena Pydantic validacija je važna za provođenje poslovnih pravila koja izlaze izvan jednostavnih provjera tipova i ograničenja — a budući da je validacija kritična za **sigurnost i integritet podataka**, mogućnost izražavanja bilo kojeg pravila je vrijedna. **Field validators** obrađuju logiku jednog polja (prilagođene provjere formata, normaliziranje/transformacija), dok **model validators** obrađuju česte potrebe za **validacijom između polja** (lozinke se podudaraju, rasponi datuma, uvjetni zahtjevi) koje pravila na razini polja ne mogu izraziti.

Validators se bezglavno integriraju s FastAPI-jem — baceni `ValueError` se automatski pretvara u jasan 422 odgovor.

Razumijevanje kada koristiti ugrađena ograničenja/tipove (za jednostavna pravila) u odnosu na prilagođene validators (za pravu poslovnu logiku), i kako se field i model validators razlikuju, omogućava vam da osigurate da dolazni podaci u potpunosti zadovoljavaju zahtjeve vaše aplikacije, čineći ovo važno znanje za izgradnju robusnih i ispravnih API-ja.