Présentation de Pydantic

Pydantic est un module Python très populaire qui applique la validation et la transformation des données grâce aux indications de type Python. Il permet aux programmeurs de créer des structures de données avec un code minimal tout en assurant la cohérence typographique et la fiabilité lors de l'exécution.

Le cœur du système de validation de Pydantic est développé en Rust, ce qui le positionne parmi les solutions de validation les plus rapides du marché.

Il propose des modes de validation rigoureux ou permissifs, des validateurs sur mesure, et s'intègre parfaitement avec le système de types Python, incluant les dataclasses et TypedDicts.

Pydantic est massivement adopté dans l'univers Python, étant au cœur de frameworks renommés tels que FastAPI et LangChain, et est utilisé par de nombreuses entreprises technologiques internationales.

Principales caractéristiques

Validation guidée par les indications de type

Utilise les annotations de type intrinsèques de Python pour vérifier et interpréter les données automatiquement, limitant la redondance de code et optimisant l'assistance des environnements de développement.

Performance élevée

L'architecture de validation centrale construite en Rust offre un traitement accéléré des informations, convenant parfaitement aux déploiements en production.

Modalités de validation adaptatives

Propose un mode strict (sans transformation de type) et un mode flexible (avec adaptation automatique des types) pour s'ajuster à diverses exigences de validation.

Validateurs personnalisés et transformation des données

Autorise les développeurs à implémenter des règles de validation spécifiques et des mécanismes de transformation sur mesure pour gérer des structures de données complexes.

Génération de schémas JSON

Produit automatiquement des schémas JSON à partir des modèles, simplifiant l'interopérabilité avec d'autres solutions et la documentation des interfaces API.

Intégration étendue avec l'écosystème

Employé par des milliers de packages et frameworks Python, incluant FastAPI, Django Ninja et LangChain, assurant un support communautaire robuste.

Scénarios d'utilisation

Vérification des données d'API : S'assure que les informations entrantes et sortantes des interfaces web respectent les types et formats définis, minimisant les erreurs d'exécution.

Gestion des paramètres : Administre les configurations d'applications avec sécurité typographique et validation, supportant les variables d'environnement et les architectures de configuration hiérarchiques.

Transformation et interprétation des données : Convertit des objets Python élaborés vers et depuis JSON ou des dictionnaires avec validation, utile pour les échanges avec bases de données et API.

Application du typage lors de l'exécution : Contrôle la validité des données durant l'exécution des applications Python, évitant la propagation d'informations incorrectes dans le système.

Intégration avec les frameworks d'IA et ML : Utilisé dans des plateformes d'agents IA comme PydanticAI pour valider et organiser les résultats des grands modèles linguistiques.