#3 – Использование Pydantic библиотеки

Работа с типами данных в языке Python всегда находилась вне зоны видимости. По сути, для описания любой переменной вам не требуется указывать тип данных, как это необходимо во многих других языках программирования, таких как Java, C#, C++ и другие. Такой подход упрощает написание кода, ведь требуется писать меньше кода.

Однако, когда мы не указываем типы данных, мы можем в какой-то момент столкнуться с проблемами. Например, создавая функцию, принимающую параметр, если не указать тип данных, можно принять и число, и строку, и даже объект. Это может привести к ошибкам, ведь вы ожидаете получить число, а кто-то передаст строку, что может вызвать ошибку, которая проявится не сразу, усугубив ситуацию.

Для обеспечения безопасности рекомендуется описывать типы данных для параметров, которые вы принимаете, и для значений, которые вы возвращаете. В таком случае вы всегда будете уверены в корректности данных и их наличии. Для обеспечения таких типов данных мы можем использовать библиотеку pydantic, которая автоматически поставляется вместе с FastAPI и позволяет описывать типы данных для всего, что угодно.

Ранее мы уже рассмотрели, как можно описывать примитивные типы данных. Теперь же мы научимся описывать полноценные классы, которые будут содержать определенную структуру, которую мы ожидаем получить или вернуть из функции.