Hogyan írhat egyéni validációt a Pydanticban?

Question

Accepted Answer

A beépített korlátozások mellett a Pydantic lehetővé teszi **egyéni validációs logika** írását field validatorokkal (egyetlen mező validálása) és model validatorokkal (több mező validálása) — az olyan szabályokhoz, amelyeket az egyszerű korlátozások nem tudnak kifejezni. (Az alábbiakban bemutatott szintaxis a Pydantic v2.)

## Field validatorok — egyetlen mező validálása/átalakítása

```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
```

Az `@field_validator` egyéni logikát futtat egy mezőn: `ValueError` kiváltásával elutasítható a nem megfelelő bemenet (a FastAPI ezt világos 422-re alakítja), vagy egy átalakított értéket adhat vissza (például kisbetűsítés).

## Model validatorok — mezőket átfogó validáció

```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
```

Az `@model_validator(mode="after")` az összes mező validálása után fut le, és hozzáféréssel rendelkezik az egész modellhez — az **több mezőt érintő** szabályokhoz használható (például jelszavak egyezésének megerősítése, vagy hogy a kezdő dátum megelőzi a záró dátumot).

## A beépített validáció gyakran elsősorban elegendő

```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
```

Az egyszerű szabályokhoz előnyben részesítse a `Field` korlátozásokat és speciális típusokat; az egyéni validatorokat valódi üzleti logikához használja.

## Miért fontos

A Pydantic egyéni validációja az olyan üzleti szabályok érvényesítéséhez fontos, amelyek túlmutatnak az egyszerű típusellenőrzéseken és korlátozásokon — és mivel a validáció **kritikus fontosságú a biztonság és az adatok integritása** szempontjából, értékes, hogy képes legyen bármilyen szabályt kifejezni. A **field validatorok** egyetlen mező logikáját kezelik (egyéni formátumok ellenőrzése, normalizálás/átalakítás), míg a **model validatorok** az olyan gyakori szükségleteket kezelik, mint a **mezőket átfogó validáció** (jelszavak egyezése, dátumtartományok, feltételes követelmények), amelyeket a mező szintű szabályok nem tudnak kifejezni.

A validatorok zökkenőmentesen integrálódnak a FastAPI-val — egy kiváltott `ValueError` automatikusan világos 422 válassá válik.

Annak megértése, hogy mikor kell beépített korlátozásokat/típusokat (egyszerű szabályok esetén) versus egyéni validatorokat (valódi üzleti logika esetén) használni, és hogy a field versus model validatorok miben különböznek, lehetővé teszi, hogy a bejövő adatok teljes mértékben megfeleljenek az alkalmazás követelményeinek, így az API-k robusztos és helyes felépítéséhez elengedhetetlen ismeret.