告别“裸奔”代码：用 Pydantic 让你的 Python 数据固若金汤

1. 引言：由“信任”引发的血案

作为 Python 开发者，你一定经历过这样的至暗时刻：
你正在写一个处理后端 API 数据的脚本。后端告诉你：“放心，我会传给你一个包含用户 ID 和年龄的 JSON。” 于是你自信地写下：
Python 

1. def process_user(data):
2.     # 直接裸读字典
3.     user_id = data['id']
4.     age = data['age'] + 1
5.     print(f"用户 {user_id} 明年 {age} 岁")

复制代码

代码上线第一天，崩溃了。

• 情况 A：后端手滑，传回了 {"id": "1001", "age": "25"}（全是字符串）。你的代码报错：TypeError，因为字符串不能加 1。
  
• 情况 B：后端改了逻辑，age 字段丢失了。你的代码报错：KeyError: 'age'。
  
• 情况 C：id 居然是个 null...
  

为了防御这些情况，你的代码变成了这样：
Python 

1. if 'age' in data and data['age'] is not None and isinstance(data['age'], int):
2.     # ...无数的 if-else 防御性代码...

复制代码

这不仅丑陋，而且难以维护。这就是“数据裸奔”的代价。
Pydantic 的出现，就是为了终结这场噩梦。 它利用 Python 原生的类型提示（Type Hints），在运行时帮你自动完成数据校验（Validation）和类型转换（Parsing）。
2. 概念拆解：它不仅仅是校验，它是“智能模具”

很多新手误以为 Pydantic 只是一个“报错机器”（一旦数据不对就报错）。其实，它更像是一个**“具有纠错能力的智能模具”**。

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