使用pydantic的root_validator()函数实现数据的根级验证和转换

Pydantic是一个Python库，可用于数据验证和转换。而root_validator()函数是Pydantic中的一个装饰器，它可以在模型层次结构的根级别执行校验和转换操作。

root_validator()函数的基本语法如下：

@root_validator(pre=True)
def root_validation(cls, values):
    # 根级别的校验和转换操作
    return values

在上面的代码中，pre参数表示是否在模型验证之前执行root_validator()函数。在函数内部，我们可以进行自定义的校验和转换操作，并在最后返回转换后的values。

下面是一个使用root_validator()函数的示例：

from pydantic import BaseModel, root_validator

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int

    @root_validator(pre=True)
    def validate_age(cls, values):
        age = values.get('age')

        if age and age < 0:
            raise ValueError('Age cannot be negative.')

        return values

    @root_validator
    def validate_name(cls, values):
        name = values.get('name')

        if name and len(name) < 3:
            raise ValueError('Name must be at least 3 characters.')

        return values

person = Person(name='John', age=-25)
print(person.dict())

在上面的例子中，我们定义了一个Person模型，其中包含姓名（name）和年龄（age）属性。我们使用root_validator()函数来对这两个属性进行校验。

在validate_age()函数中，我们首先获取年龄的值，并检查它是否小于0。如果是，就引发一个ValueError异常，说明年龄不能是负数。如果校验通过，我们会返回原始的values。

在validate_name()函数中，我们获取姓名的值，并检查它的长度是否大于等于3。如果小于3，就引发一个ValueError异常，说明姓名至少要有3个字符。如果校验通过，我们同样会返回原始的values。

在创建Person对象时，我们传入了一个名为'John'的姓名和年龄为-25。由于年龄小于0，所以会引发一个ValueError异常。如果我们把年龄改为正数，那么就不会有异常抛出。