Salve salve Pythonista 
No desenvolvimento de aplicações Python, a manipulação de estruturas de dados complexas pode ser desafiadora.
Com o Pydantic v2, a tarefa de validação e modelagem torna-se mais intuitiva.
Este artigo foca nos modelos aninhados, que permitem representar relações entre dados em Python.
Vamos explorar como o Pydantic lida com listas, dicionários e estruturas JSON complexas.
Além disso, veremos como converter modelos aninhados em dicionários e JSON, essencial para transferências de dados.
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- Representando relações entre dados
- Validação de listas e dicionários
- Validando estruturas JSON complexas
- Conversão de modelos em dicionários e JSON
Representando relações entre dados
O Pydantic permite a construção de modelos aninhados, ou seja, modelos que contêm outros modelos como campos.
Esta função é útil para representar estruturas hierárquicas.
Veja como criar um modelo aninhado simples:
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from pydantic import BaseModel
class Endereco(BaseModel):
rua: str
cidade: str
class Usuario(BaseModel):
nome: str
email: str
endereco: Endereco
Neste exemplo, Usuario possui um campo endereco do tipo Endereco.
Isso estabelece uma relação entre Usuario e seu endereço.
Validação de listas e dicionários
O Pydantic também lida bem com coleções de dados.
Podemos validar listas e dicionários de modelos aninhados facilmente.
Veja um exemplo com listas:
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class Pedido(BaseModel):
id_pedido: int
descricao: str
class Cliente(BaseModel):
nome: str
pedidos: list[Pedido]
Aqui, Cliente tem uma lista de pedidos, cada um representado pelo modelo Pedido.
Vamos ver como instanciar e validar:
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pedido1 = Pedido(id_pedido=1, descricao="Pedido 1")
pedido2 = Pedido(id_pedido=2, descricao="Pedido 2")
cliente = Cliente(nome="Alice", pedidos=[pedido1, pedido2])
print(cliente)
E a saída será:
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nome='Alice' pedidos=[Pedido(id_pedido=1, descricao='Pedido 1'), Pedido(id_pedido=2, descricao='Pedido 2')]
Essa abordagem promove organização e clareza no código, especialmente com estruturas JSON complexas em APIs.
Validando estruturas JSON complexas
Estruturas JSON complexas são comuns ao lidar com APIs.
O Pydantic facilita a validação e manipulação dessas estruturas.
Veja como usar modelos para validar um JSON complexo:
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import json
dados_json = '''
{
"nome": "Carlos",
"email": "[email protected]",
"endereco": {
"rua": "Rua das Flores",
"cidade": "São Paulo"
}
}
'''
dados = json.loads(dados_json)
usuario = Usuario(**dados)
print(usuario)
E a saída será:
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nome='Carlos' email='[email protected]' endereco=Endereco(rua='Rua das Flores', cidade='São Paulo')
Neste exemplo, o JSON é convertido em um modelo Usuario, que é validado automaticamente.
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Conversão de modelos em dicionários e JSON
O Pydantic permite converter modelos em dicionários e JSON facilmente.
Isso é útil para exportar dados de forma estruturada.
Conversão para dicionários
Usando o método model_dump, é possível converter para dicionário:
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usuario_dict = usuario.model_dump()
print(usuario_dict)
A saída será:
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{'nome': 'Carlos', 'email': '[email protected]', 'endereco': {'rua': 'Rua das Flores', 'cidade': 'São Paulo'}}
Conversão para JSON
Com model_dump_json, transformamos para JSON:
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usuario_json = usuario.model_dump_json()
print(usuario_json)
A saída será:
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{"nome": "Carlos", "email": "[email protected]", "endereco": {"rua": "Rua das Flores", "cidade": "São Paulo"}}
Esses métodos são fundamentais para transferir dados em aplicações web.
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Conclusão
Exploramos como o Pydantic v2 facilita o trabalho com estruturas complexas por meio de modelos aninhados.
Vimos como representá-los e validá-los, garantindo consistência e precisão.
Aprendemos a integrar dados usando listas e dicionários, e a lidar com estruturas JSON complexas.
Além disso, mostramos a conversão eficiente para dicionários e JSON, essencial para muitas aplicações.
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"Porque o Senhor dá a sabedoria, e da sua boca vem a inteligência e o entendimento" Pv 2:6