Pydanticとは？

Pydanticは、Pythonの型指定を基礎とした、データチェックと形式変換に特化した人気のライブラリです。最小限のコードでデータ構造を定義でき、プログラム実行時のデータ正確性と型の安全性をしっかり守ります。中心となる検証機能はRustで作られており、非常に高速に動作します。厳格なチェックモードと柔軟な対応モードの両方を備え、独自の検証ルール作成や、Python標準の機能（データクラスやTypedDictなど）とのスムーズな連携も可能です。FastAPIやLangChainなどの有名なフレームワークで広く使われており、多くの先進的な技術企業から信頼されています。

主な特徴

型指定による自動チェック

Pythonの標準的な型指定を利用して、データの自動検証と解析を行います。これにより繰り返しのコードが減り、開発環境のサポートも受けやすくなります。

高い処理速度

検証の中心部分がRustで作られているため、優れたパフォーマンスを発揮し、大規模な実運用環境でも対応できる高速なデータ処理を実現します。

様々な検証モード

データ型の変換を許可しない厳格モードと、可能な場合は自動変換を行う寛容モードを準備しており、多様なニーズに対応します。

独自の検証と形式変換

複雑なデータルールに対応するため、開発者が自分自身の検証方法や形式変換の動作を定義できます。

JSONスキーマの自動作成

定義したモデルからJSONスキーマを自動生成するため、API文書作成や外部ツールとの連携が簡単になります。

豊富な関連ツールとの連携

FastAPI、Django Ninja、LangChainなど、多くのPythonパッケージやフレームワークと問題なく連携し、強いコミュニティサポートを得られます。

利用シーン

APIでのデータ検証 : Web APIへの入力データや出力データが、想定される型や形式に合っているかを確認し、実行時エラーの発生を減らします。

設定管理 : 環境変数や複雑な階層構造を持つ設定情報を、型の安全性と検証機能を備えて管理します。

データの形式変換と解析 : PythonオブジェクトとJSONや辞書形式との間で、検証を伴う安全な相互変換を行い、データベースやAPI連携を支援します。

実行時型チェック : アプリケーション実行中にデータの型や値を確認し、不正なデータの流通を防ぎます。

AI・機械学習分野での活用 : PydanticAIなどのフレームワークにおいて、大規模言語モデル(LLM)が出力するデータの構造化と検証に役立てられています。