Python-Programmierung : Mit Pydantic nur noch die richtigen Typen verwenden
Python kennt keine Typendeklarationen, was schnell zu Fehlern führt – gerade wenn man im Team an einem Projekt arbeitet. Pydantic macht den Code robuster.
Erstellt mit Midjourney durch heise online.
- Arnd Scharpegge
Python ist eine dynamisch typisierte Sprache: Variablen kommen in der Regel ohne Typdeklaration; sie haben keinen festen Datentyp. Das macht den Code kompakter, leichter zu lesen und einfacher zu schreiben. Diese Python-Eigenschaft kann aber auch Probleme mit sich bringen: Falsche Operationen zwischen inkompatiblen Typen lassen sich etwa erst zur Laufzeit erkennen. Da der Datentyp einer Variable nicht sofort ersichtlich ist, kann Code zudem schwerer zu warten sein – das kann insbesondere in großen Projekten oder bei der Zusammenarbeit im Team zu unerwarteten Fehlern führen.
- Python ist eine dynamisch typisierte Sprache, wodurch Variablen ohne feste Typisierung auskommen.
- Pydantic verbessert die Lesbarkeit und Robustheit des Codes in Python-Projekten durch strikte Typisierung.
- Mit Pydantic Models kann der Nutzer komplexe Datenstrukturen definieren und sie validieren.
Um vor allem im Unternehmensumfeld unerwünschte Nebeneffekte zu vermeiden, kann Pydantic Arbeit ersparen und zugleich den Code lesbarer und robuster machen. Pydantic ist eine gerade im Umfeld großer Projekte eine oft genutzte Bibliothek, die auf "Type Hints" basiert und seit 2017 zur Verfügung steht. So kann der Programmierer Variablen mit statischen Typen wie str (String) oder int (Integer) versehen. Außerdem lässt sich das Verhalten von Pydantic an vielen Stellen strikter oder lockerer einstellen. Da Pydantic in Rust geschrieben ist, erledigt die Bibliothek ihre Aufgaben zügig und fällt daher kaum ins (zeitliche) Gewicht.
Dieser Artikel vermittelt einen grundlegenden Einstieg in Pydantic. Wir zeigen, wie Pydantic das Aufrufen von Funktionen und damit das Ăśbergeben von Variablen absichern kann. Auch Einstellungen lassen sich mit Pydantic einfach verwalten. SchlieĂźlich beschreiben wir die model-Validierung, bei der die Daten eine mehr oder weniger flexibel definierte Struktur abbilden, um Objekte zu initialisieren. Zudem gehen wir darauf ein, wie sich JSON-Schema-Dateien im- und exportieren lassen.
