როგორ წერთ მომხმარებლის განსაზღვრულ ვალიდაციას Pydantic-ში?

Question

Accepted Answer

ჩაშენებული შეზღუდვების გარდა, Pydantic საშუალებას გაძლევთ დაწეროთ **მომხმარებლის განსაზღვრული ვალიდაციის ლოგიკა** ველის ვალიდატორებით (ერთი ველის ვალიდაცია) და მოდელის ვალიდატორებით (რამდენიმე ველის ვალიდაცია) — წესებისთვის, რომელთა მარტივი შეზღუდვები ვერ გამოხატავს. (ნაჩვენები სინტაქსი არის Pydantic v2.)

## ველის ვალიდატორები — ერთი ველის ვალიდაცია/ტრანსფორმაცია

```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
```

A `@field_validator` მუშაობს მომხმარებლის განსაზღვრული ლოგიკით ველზე: აწიეთ `ValueError` არასწორი ჩანართის უარყოფისთვის (FastAPI მას გარდაქმნის ნეტო 422-ში), ან დააბრუნეთ ტრანსფორმირებული მნიშვნელობა (მაგ. ნორმალიზაცია მცირე ასოებად).

## მოდელის ვალიდატორები — ველთაშორის ვალიდაცია

```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
```

A `@model_validator(mode="after")` მუშაობს ყველა ველის ვალიდაციის შემდეგ, სრული მოდელის წვდომით — გამოიყენება წესებისთვის, რომელიც მოიცავს **მრავალი ველი** (მაგ. პაროლების მატჩის დადასტურება ან დაწყების თარიღი წასასრულის თარიღზე აღემატება).

## ჩაშენებული ვალიდაცია ხშირად საკმარისია დასაწყისში

```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
```

მარტივი წესებისთვის სწორედ `Field` შეზღუდვები და სპეციალიზებული ტიპები; გამოიყენეთ მომხმარებლის განსაზღვრული ვალიდატორები ნაჭუჭი ბიზნეს-ლოგიკისთვის.

## რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი

Pydantic-ის მომხმარებლის განსაზღვრული ვალიდაცია მნიშვნელოვანია ბიზნეს-წესების დაფორმირებისთვის, რომელიც იმ მხარეს მიდის მარტივი ტიპის შემოწმებისა და შეზღუდვების — და რადგან ვალიდაცია კრიტიკულია **უსაფრთხოებისა და მონაცემების ინტეგრალობისთვის**, ნებისმიერი წესის გამოხატვის უნარი ღირებული. **ველის ვალიდატორები** ამუშავებენ ერთ-ველის ლოგიკას (მომხმარებლის განსაზღვრული ფორმატის შემოწმება, ნორმალიზაცია/ტრანსფორმაცია), ხოლო **მოდელის ვალიდატორები** ამუშავებენ სწრაფად გაკეთებულ საჭიროებას **ველთაშორის ვალიდაციის** (პაროლები თუთიის, თარიღის დიაპაზონი, პირობითი მოთხოვნები), რომელიც ველის დონის წესები ვერ გამოხატავს.

ვალიდატორები უღრმაშორსი იერთებიან FastAPI-თან — აქვეთი `ValueError` ხდება ნეტო 422 პასუხი ავტომატურად.

იმის გაგება, რომელი ჩაშენებული შეზღუდვები/ტიპები გამოიყოს (მარტივი წესებისთვის) მომხმარებლის განსაზღვრული ვალიდატორების წინააღმდეგ (ნაჭუჭი ბიზნეს-ლოგიკა), და როგორ განსხვავდება ველი მოდელის ვალიდატორებთან, შესაძლებელი გახდის თქვენ უზრუნველყოთ, რომ შემოსულ მონაცემებმა სრულად გააკმაყოფილოს თქვენი აპლიკაციის მოთხოვნები, რაც ამას ღირებული ცოდნა ხდის მდგრადი, სამართავი API-ების აგებისთვის.