JSON'dan Python Veri Sınıfına

Örnek çıktı: standart @dataclass

Giriş:

{ "first_name": "Alice", "age": 30, "email": null, "tags": ["admin"] }

Çıkış (Python 3.10+):

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional


@dataclass
class User:
    first_name: str
    age: int
    tags: list[str] = field(default_factory=list)
    email: Optional[str] = None

Aynı girdi, Pydantic ile

from typing import Optional
from pydantic import BaseModel


class User(BaseModel):
    first_name: str
    age: int
    email: Optional[str] = None
    tags: list[str] = []

Tür Haritalaması

Dataclass, Pydantic ve TypedDict

Yaygın Hatalar

• Değiştirilebilir varsayılan değerler için default_factory’i unutmak. list[str] = [] varsayılan değeri, tüm örneklerde ortak kullanılan bir veri sınıfı tuzağıdır; bunun yerine field(default_factory=list)’i kullanın.
• İsteğe bağlıdır; varsayılan değer yoktur. email: Optional[str]’de = None bulunmuyorsa bile argüman gereklidir. JSON semantiklerinize uygun olmalıdır.
• Pydantic v1 vs v2: Sintaks ve davranışlar farklıdır (Config sınıfı ile model_config arasında; validator ile field_validator arasında). Jeneratör varsayılan olarak v2 versiyonuna ayarlanır.
• Birleşim sırası deseriyalizasyon için önemlidir. Pydantic, türleri tanımlama sırasına göre değerlendirir. Belirsizlik olasıyse en spesifik türü önce belirtin (örneğin int’yi str’ten önce).