如何使用 pydantic 链接验证答案

【问题标题】：How to chain validations with pydantic如何使用 pydantic 链接验证
【发布时间】：2019-09-04 02:44:07
【问题描述】：

假设我有获取 json 数据的 webhook。这个json是由pydantic递归转换的。

@app.route("/", methods=['POST'])
async def telegram_webhook(request):
    update = Update.parse_obj(request.json)
    /* do something with update */

我检查这个 json 是 minimal 具有 Update 模型（内部包含 Message 模型）的有效对象：

class Update(BaseModel):
    update_id: int
    message: Message
    ...

class Message(BaseModel):
    message_id: int
    text: Optional[str]

但稍后在代码中我想扩展验证，所以要检查 message 不仅是 Message，而且是 TextMessage ：

// text field now is required
class TextMessage(Message):
    text: str

    @validator('text')
    def check_text_length(cls, value):
        length = len(value)
        if length > 4096:
            raise ValueError(f'text length {length} is too large')
        return value

所以我将消息传递给验证函数

def process_text_message(message):
    text_message = TextMessage.parse_obj(message)

但我得到的错误是 pydantic 不需要 Message 类型，而是 dict。

我该怎么做？如何对已验证（基本上）的数据应用额外验证？

【问题讨论】：

标签： python json validation pydantic

【解决方案1】：

简短的回答是：使用message.dict():

def process_text_message(message):
    text_message = TextMessage.parse_obj(message.dict())

更长的答案是 parse_obj 应该被修复以应对“类似字典”的东西而不仅仅是字典，我将在 the issues you created 上解释这一点。

【讨论】：