Python中如何使用root_validator()函数对pydantic数据模型进行校验与转换

在Python中，可以使用root_validator()函数对pydantic数据模型进行校验和转换。root_validator()函数是pydantic库的一个装饰器，用于在验证和转换之前对数据进行自定义的校验和处理。

root_validator()函数接受一个字符串参数pre，表示要应用的字段名称。当指定的字段被验证时，root_validator()函数将被调用，并传递两个参数：被验证的字段的值和当前的模型实例。

下面是一个使用root_validator()函数进行校验和转换的例子：

from pydantic import BaseModel, root_validator, ValidationError


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

    @root_validator(pre=True)
    def check_age(cls, values):
        age = values.get('age')
        if age and age < 0:
            raise ValueError('Age cannot be negative')
        return values

    @root_validator()
    def upper_case_name(cls, values):
        name = values.get('name')
        if name:
            values['name'] = name.upper()
        return values


data = {
    "name": "John Doe",
    "age": -30
}

try:
    person = Person(**data)
    print(person.name)  # JOHN DOE
    print(person.age)  # -30
except ValidationError as e:
    print(e)

在上面的例子中，我们定义了一个Person类，有两个字段：name和age。我们使用root_validator()函数来对字段进行校验和转换。

check_age()函数被装饰为pre=True，这意味着它会在验证和转换之前被调用。在这个函数中，我们检查年龄是否为负数，如果是负数，则抛出ValueError异常。否则，我们将数据返回。

upper_case_name()函数是一个没有指定pre参数的root_validator()函数，默认情况下它会在验证和转换之后被调用。在这个函数中，我们将name字段的值转换为大写。

然后，我们创建一个data字典，包含name和age字段的值。然后我们实例化Person类，传递data字典作为关键字参数。如果数据通过了校验和转换，我们可以访问person对象的字段的值。否则，如果数据不符合模型定义或校验失败，将抛出一个ValidationError异常。

在上面的例子中，当年龄是负数时，check_age()函数将抛出ValueError异常，并打印出错误消息。否则，我们将得到转换后的person对象，并打印出name和age的值。

需要注意的是，root_validator()函数可以在单个模型中定义多个，并且可以对不同的字段进行校验和转换。上面的例子仅仅是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行进一步的校验和转换操作。