Pydantic V2：精華

掌握 Pydantic V2 進行資料建模、解析與驗證的深入指南

從這 13.5 小時的課程，你會學到

創建高級 Pydantic V2 模型
自訂驗證器和序列化器( Serializers )
透過 Pydantic 利用註解的類型
別名、屬性和計算欄位
Pydantic 應用程式，包括驗證 Python 函數參數

要求

這不是一門針對 Python 初學者的課程 – 你必須精通 Python
知道如何使用命令列
安裝Python、虛擬環境、pip安裝
對 Python 概念有深入的理解，例如裝飾器、OOP、繼承、組合
Python 類型提示基礎知識

課程說明

這是一堂有關使用 Pydantic V2 庫的高級課程。本課程不適合初學者！

我已經使用 Pydantic（從 v1 開始）多年，並利用這些經驗為您帶來一門課程，重點介紹 Pydantic 的基本部分，您需要知道如何專業、有效地使用它並充分利用它的潛力。

Pydantic 提供了一個非常靈活的框架，用於在 Python 中建模、驗證和解析資料。

儘管 Pydantic 通常與 FastAPI 等框架相關聯，但它的應用範圍遠遠超出了 REST API 開發。從建模和驗證資料庫（如 Redis、DynamoDB、Clickhouse）、佇列（如 SQS、ElasticMQ、RabbitMQ）甚至 CSV 檔案中的數據，甚至為您的自訂 Python 函數提供參數驗證！

Pydantic 是一個非常靈活、開發速度快且易於理解的資料建模框架，屬於每個認真的 Python 開發人員的工具包。

只要您的 Python 專案包含大量資料驗證和 Python 類別建模，就可以非常有效地利用 Pydantic。

您可以將 Pydantic 視為與 Python 的資料類別( dataclasses )有些相似，但具有先進且靈活的資料驗證層，以及將這些 Python/ Pydantic 類別反序列化（載入）和序列化（輸出）為普通字典( plain dictionaries )和 JSON 的輕鬆能力。就像資料類別一樣，Pydantic 使用 Python 的類型提示功能來定義資料模型，但隨後添加了驗證和序列化/反序列化功能，這些功能都是完全可自訂的。

目標受眾

本課程適合想要深入學習 Pydantic 基本部分的經驗豐富的 Python 開發人員。
課程涵蓋最新版本的 Pydantic – V2.x（不是 V1.x）

講師簡介

Dr. Fred Baptiste 軟體工程師和數學家

你好，

我的名字是 Fred Baptiste。

我是一名擁有超過 25 年經驗的專業軟體工程師。

我的職業生涯始於數學博士學位，多年來一直使用各種程式語言和技術，包括 Python、Go、.Net（C# 和 VB）、Java、C++ 和 JavaScript 等以及資料庫包括MS SQL Server、Postgres和Snowflake等關聯式SQL資料庫，以及Clickhouse、DynamoDB、MongoDB、Couchbase和Neo4j等No-SQL資料庫，RabbitMQ、ElasticMQ/SQS等訊息佇列以及各種其他技術，例如如 Airflow、Flink、DBT、Docker、Git 等等。

過去 10 年我一直專注於基於 Python 的開發，主要是 REST API 開發、自動化和資料工程。

我花了大量的時間和精力來學習和深入了解Python並編寫地道的Python，我想與大家分享。我還積極維護我的 YouTube 頻道 (mathbyteacademy)，該頻道提供了大量額外的深入 Python 開發影片。

出於多種原因，我絕對是一名 Python 愛好者，我也想與您分享這種熱情！