ทำความรู้จักกับ Library Pydantic ของ Python

[passkunx1336]

Pydantic เป็น Library ในภาษา Python ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในการตรวจสอบและจัดการข้อมูลโดยใช้ Python type annotations ทำให้การทำงานกับข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งภายนอก เช่น JSON หรือ API เป็นเรื่องง่ายและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น Pydantic ช่วยให้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่เข้ามาก่อนการประมวลผลได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการใช้ data models ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าทำให้สามารถจัดการกับข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่ตรงตามรูปแบบที่กำหนดได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ Pydantic ยังช่วยในการแปลงข้อมูลให้ตรงกับประเภทข้อมูลที่ต้องการได้โดยอัตโนมัติจึงเหมาะสำหรับการใช้งานในแอปพลิเคชันที่มีการจัดการข้อมูลจำนวนมากหรือในงานที่ต้องการความแม่นยำในการรับส่งข้อมูล

Python Pydantic.jpg (32.18 KiB) Viewed 176 times

หลักการทำงาน
หลักการทำงานของ Pydantic คือการใช้ Python type annotations เพื่อกำหนดรูปแบบของข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งภายนอก เช่น JSON หรือ API เมื่อข้อมูลถูกส่งเข้ามาในระบบ Pydantic จะทำการตรวจสอบว่าแต่ละฟิลด์ตรงกับประเภทข้อมูลที่กำหนดหรือไม่ เช่น ตัวเลข ข้อความ หรือวันที่ หากข้อมูลไม่ตรงกับประเภทที่กำหนด Pydantic จะทำการแสดงข้อผิดพลาดทันที นอกจากนี้ Pydantic ยังรองรับการแปลงข้อมูลอัตโนมัติ เช่น การแปลงชนิดข้อมูลจาก String ไปเป็นตัวเลขหรือการแปลงวันที่ให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการทำให้ช่วยให้การจัดการข้อมูลในแอปพลิเคชันมีความสะดวกและปลอดภัยมากขึ้น โดยจะมีประโยชน์ในการใช้งานดังนี้

1. การตรวจสอบข้อมูล >> Pydantic ช่วยตรวจสอบข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งภายนอก เช่น JSON API หรือฐานข้อมูล ให้ตรงตามประเภทที่กำหนดไว้ เช่น ตัวเลข ข้อความ หรือวันที่ซึ่งช่วยป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจเกิดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
2. การแปลงข้อมูลอัตโนมัติ >> Pydantic รองรับการแปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่ง เช่น การแปลง String เป็นตัวเลขหรือแปลงวันที่ให้เป็นชนิดข้อมูล datetime ช่วยทำให้การทำงานกับข้อมูลสะดวกและลดความยุ่งยาก
3. การเพิ่มความปลอดภัย >> การใช้ Pydantic ทำให้ข้อมูลที่เข้าสู่ระบบผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวดก่อนการประมวลผลช่วยป้องกันการโจมตีหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือปลอมแปลง
4. การเพิ่มความสะดวกในการพัฒนา >> Pydantic ใช้งานโดยใช้ Python type annotations ซึ่งช่วยให้การพัฒนาเป็นไปอย่างรวดเร็วและสามารถตรวจสอบข้อผิดพลาดได้ตั้งแต่ต้นทาง
5. ความสามารถในการทำงานร่วมกับ Framework อื่นๆ >> Pydantic ทำงานร่วมกับ frameworks ต่างๆ เช่น FastAPI, Django และ Flask ช่วยให้การพัฒนา API หรือแอปพลิเคชันที่มีการรับส่งข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

Pydantic เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้การตรวจสอบและจัดการข้อมูลใน Python ง่ายขึ้นโดยใช้ Python type annotations ซึ่งช่วยในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งต่างๆ เช่น JSON หรือ API ข้อมูลที่ไม่ตรงตามประเภทที่กำหนดจะได้รับการแสดงข้อผิดพลาดทันที นอกจากนี้ยังสามารถแปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่งโดยอัตโนมัติ เช่น การแปลงจาก String เป็นตัวเลข หรือจากสตริงเป็นชนิดข้อมูล datetime ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการทำงานกับข้อมูลหลายประเภท ทำให้ Pydantic เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำและปลอดภัยในการจัดการข้อมูล

แหล่งอ้างอิง
https://hackernoon.com/pydantic-what-it-is-and-why-its-useful
https://dzone.com/articles/what-is-pydantic-1
https://pydantic.com.cn/en/