Pydantic 데이터 클래스로 데이터 처리를 향상하는 방법

통사론:

Python에서 Pydantic 데이터 클래스를 사용하여 데이터를 관리하는 방법을 향상시키는 간단하면서도 효과적인 방법은 클래스 데코레이터를 활용하여 기본적으로 데이터가 어떻게 표시되어야 하는지에 대한 모델을 만드는 것입니다. 이는 데이터에 명확한 구조를 제공하는 것과 같습니다. 따라서 데이터 클래스를 정의하는 구문은 다음과 같습니다.

'model_name'은 우리가 생성하려는 모델의 이름을 나타내며 Pydantic의 'BaseModel'은 데이터가 우리가 설정한 규칙을 따르고 입력 매개변수로 모델에 전달되도록 보장하는 보호자 역할을 합니다. 클래스 내에서 각 데이터 조각이 어떤 종류의 정보를 보유해야 하는지 정의합니다. 이 프로세스를 통해 데이터 클래스의 인스턴스를 생성할 때 제공하는 정보가 정의한 정보와 일치하는지 확인합니다.

방법 1: Pydantic의 데이터 클래스를 사용한 향상된 데이터 처리

컬렉션에 있는 책에 대한 정보를 정리하기 위한 간단한 애플리케이션을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 우리는 이러한 목적으로 수집하는 데이터가 정확하고 일관되며 잘 구조화되어 있는지 확인하고자 합니다. Pydantic 데이터 클래스가 프로세스를 단순화하고 개선하기 위해 개입하는 곳입니다.

예제부터 시작하려면 Pydantic Dataclass를 정의해야 합니다. 그래서 우리는 책의 세부 사항을 나타내는 'Books'라는 Pydantic 데이터 클래스를 정의하는 것부터 시작합니다. Pydantic의 데이터 클래스를 정의하려면 모든 Pydantic 패키지가 프로젝트 이전에 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

클래스 데코레이터를 사용하여 Pydantic의 BaseModel을 상속받은 'Book' 클래스를 생성합니다. 클래스 내에서는 각각 해당 데이터 유형과 연관된 제목, 작성자 및 릴리스_연도와 같은 속성을 지정합니다.

클래스 모델을 생성한 후 Pydantic 데이터 클래스를 활용하여 '영화' 데이터를 처리하기 위해 'Book' 데이터 클래스의 기능을 활용합니다.

이 섹션에서는 책에 대한 세부 정보를 입력하는 사용자를 모방합니다. '책' 데이터 클래스의 모델에는 고유한 데이터 유형과 함께 제목, 저자, 출시 연도와 같은 속성이 있습니다. 따라서 이 부분, 즉 '입력'에서는 해당 값을 지정합니다.

입력에서 도서 모델 속성에 대한 세부 정보를 지정한 후 이러한 세부 정보를 사용하여 제공된 데이터로 'Book' 인스턴스를 생성합니다. 이는 Pydantic이 정의된 데이터 구조에 대해 입력을 자동으로 검증하도록 하기 위해 수행됩니다. 정수가 아닌 출시 연도 또는 누락된 제목과 같은 불일치나 실수가 있는 경우 Pydantic은 사용자 친화적인 설명과 함께 신속하게 오류를 발생시킵니다.

Pydantic 데이터 클래스를 사용한 숙련된 향상된 데이터 처리를 위해 데이터 검증 및 일관성을 위한 내장 메커니즘이 제공됩니다. 다양한 데이터 시나리오를 처리하기 위해 선택적 필드, 기본값 및 복잡한 중첩 구조를 통합할 수 있습니다. 이는 데이터가 체계적으로 유지되고 올바른 형식으로 유지되도록 보장합니다.

이 단계에서는 Pydantic 데이터 클래스가 선택적 필드, 기본값 및 중첩 구조와 같은 기능을 통해 향상된 데이터 처리 기능을 제공하는 방법을 살펴봅니다.

다음은 선택적 필드와 기본값을 추가하는 방법을 보여주는 예입니다.

사용자가 장르, 실행시간 등 책에 대한 추가 세부정보를 입력할 수 있도록 하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 이러한 세부정보가 항상 제공되는 것은 아닙니다. Pydantic 데이터 클래스를 사용하면 필드를 선택 사항으로 만들고 기본값을 설정하여 이를 쉽게 달성할 수 있습니다.

이 예에서 'Movie' 데이터 클래스에는 책이 작성된 언어와 페이지 수라는 두 개의 새로운 필드가 포함되어 있습니다. '언어' 필드의 기본값은 '알 수 없음'입니다. 이는 사용자가 이 세부 정보를 제공하지 않으면 기본값이 '알 수 없음'임을 나타냅니다. '페이지 수' 필드는 선택 사항이며 비워 둘 수 있습니다(없음으로 설정).

다음 코드 줄을 복사하여 컴파일러에 붙여넣어 결과를 관찰할 수 있습니다.

이러한 선택적 필드와 기본값을 포함함으로써 Pydantic은 사용자가 특정 세부 정보를 제공하지 않더라도 데이터가 잘 구조화되고 일관성을 유지하도록 보장합니다.

방법 2: 학생 등록 ​​양식에 대한 Pydantic의 데이터 클래스를 사용한 데이터 처리

학교 행사에 대한 등록 양식을 작성한다고 가정해 보겠습니다. 사람들은 자신의 정보를 입력해야 하며 우리는 실수를 피하고 싶습니다. 이것이 바로 Pydantic 데이터 클래스가 도움이 되는 부분입니다. 그들은 데이터가 올바른지 확인하고 쉽게 처리합니다.

필요한 패키지를 Python 프로젝트로 가져온 후 참가자 세부 정보를 위해 'Student'라는 Pydantic 데이터 클래스를 생성하여 Pydantic 데이터 클래스를 정의합니다.

클래스 데코레이터를 사용하여 'Student' 클래스를 설정합니다. Pydantic의 BaseModel을 상속합니다. 내부에는 이름, 이메일, 부서, 전화번호와 같은 속성의 이름이 지정되며 각 속성에는 해당 데이터 유형이 포함됩니다.

이제 Pydantic 데이터 클래스를 사용하여 'Student' 데이터 클래스로 작업하여 학생 데이터를 관리합니다.

이 부분에서는 누군가가 등록하는 것처럼 가정합니다. 데이터를 사용하여 '학생' 인스턴스를 만들 때 Pydantic은 그것이 구조에 맞는지 확인합니다. '@'이 없는 이메일이나 문자열이 아닌 부서와 같은 오류가 있는 경우 Pydantic은 중지하고 문제를 설명합니다.

Pydantic 데이터 클래스를 사용한 향상된 데이터 처리 덕분에 바로 사용할 수 있는 데이터가 제공됩니다. 더 많은 필드를 추가하거나 기본값을 설정하거나 복잡한 데이터 설정을 사용할 수 있습니다. 이 모든 것은 데이터가 체계적으로 유지되도록 보장합니다.

관찰을 위해 출력의 코드와 스니펫이 다음에 언급되어 있습니다.

출력을 관찰한 후, 이 간단한 예에서 Pydantic 데이터 클래스가 데이터를 원활하게 처리한다는 것을 요약할 수 있습니다. 그들은 입력이 우리가 원하는 것과 일치하는지 확인합니다. 이는 오류가 줄어들고 사용자가 더 행복해짐을 의미합니다.

결론

Pydantic 데이터 클래스는 데이터 처리 방법을 통합합니다. 이는 정보가 정확하고 필요한 구조에 적합함을 보장합니다. 이는 오류가 적고 응용 프로그램이 더 완벽하다는 것을 의미합니다. Pydantic을 사용하면 개발자는 데이터 문제에 대한 걱정 없이 잘 작동하는 앱을 만드는 데 전념할 수 있습니다. 데이터 관리만을 위한 전용 작업 관리자가 있어 처음부터 끝까지 모든 것이 원활하게 실행되도록 보장한다고 생각하세요.