Встречается на собеседованиях • сегодня

Что такое валидатор в pydantic

Pydantic валидатор — это метод, который позволяет добавлять пользовательскую логику проверки данных для полей модели. Валидаторы выполняются автоматически при создании или обновлении экземпляра модели.

Пример использования валидатора:

python
from pydantic import BaseModel, validator

class User(BaseModel):
name: str
age: int

text
@validator('age')
def check_age(cls, age):
    if age < 18:
        raise ValueError('Age must be >= 18')
    return age
text

Ключевые особенности:
- Декорируется `@validator` с указанием проверяемых полей
- Может проверять одно или несколько полей
- Должен возвращать значение (может преобразовывать данные)
- Может вызывать исключения при невалидных данных
- Работает как на создании модели, так и при обновлении через `.copy()`

Валидаторы бывают:
- Полевые (проверяют одно поле)
- Корневые (проверяют всю модель целиком)
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы