Pydantic - Field 클래스의 용도와 사용법

pydantic은 Python의 데이터 유효성 검사 및 설정을 위한 유용한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 데이터 클래스 및 데이터 유효성 검사에 대한 간결한 구문을 제공하여 코드의 가독성과 유지 보수성을 향상시킵니다.

pydantic의 Field 클래스는 데이터 모델의 필드를 정의하는 데 사용됩니다. 이 클래스를 사용하면 필드에 대한 유효성 검사 규칙을 정의할 수 있으며, 데이터 유효성 검사를 수행하거나 필드의 기본값을 설정할 수 있습니다.

일반적으로 Field 클래스는 pydantic의 데이터 모델 클래스 안에서 사용됩니다. 예를 들어, 다음은 Field 클래스를 사용하여 데이터 모델의 필드를 정의하는 예입니다.

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    id: int
    username: str = Field(..., min_length=4, max_length=20)
    email: str = Field(..., regex=r"^\w+@[a-zA-Z_]+?\.[a-zA-Z]{2,3}$")
    age: int = Field(..., ge=0, le=130)

 

위의 코드에서 User 클래스는 Pydantic의 BaseModel을 상속받았으며, 각 필드는 해당하는 데이터 타입으로 정의됩니다. Field 클래스를 사용하여 추가적인 유효성 검사 규칙을 설정할 수 있습니다. 위의 예제에서는 username 필드에는 최소 길이와 최대 길이를 설정하고, email 필드에는 정규 표현식을 사용하여 이메일 형식의 유효성을 검사하고 있습니다. age 필드에는 최소값과 최대값을 설정하여 유효한 나이 범위를 지정하고 있습니다.
또한, Field 클래스를 사용하여 필드에 대한 설명, 기본값 및 다른 옵션을 설정할 수도 있습니다. 이는 데이터 모델의 각 필드에 대한 추가 정보를 제공하고, 문서 생성 및 이해를 쉽게 만들어줍니다.