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@ -4,9 +4,9 @@ En poursuivant l'exemple précédent, il est courant d'avoir plusieurs modèles |
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C'est particulièrement vrai pour les modèles d'utilisateur, car : |
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* Le modèle d'entrée doit pouvoir contenir un mot de passe. |
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* Le modèle de sortie ne doit pas avoir de mot de passe. |
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* Le modèle de base de données devra probablement avoir un mot de passe haché. |
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* Le **modèle d'entrée** doit pouvoir contenir un mot de passe. |
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* Le **modèle de sortie** ne doit pas avoir de mot de passe. |
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* Le **modèle de base de données** aurait probablement besoin d'avoir un mot de passe haché. |
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/// danger | Danger |
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@ -30,13 +30,13 @@ Voici une idée générale de l'apparence des modèles avec leurs champs de mot |
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Les modèles Pydantic ont une méthode `.model_dump()` qui renvoie un `dict` avec les données du modèle. |
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Ainsi, si nous créons un objet Pydantic `user_in` comme : |
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Ainsi, si nous créons un objet Pydantic `user_in` comme : |
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```Python |
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user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="[email protected]") |
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``` |
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et que nous appelons ensuite : |
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et que nous appelons ensuite : |
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```Python |
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user_dict = user_in.model_dump() |
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@ -44,13 +44,13 @@ user_dict = user_in.model_dump() |
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nous avons maintenant un `dict` avec les données dans la variable `user_dict` (c'est un `dict` au lieu d'un objet modèle Pydantic). |
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Et si nous appelons : |
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Et si nous appelons : |
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```Python |
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print(user_dict) |
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``` |
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nous obtiendrions un `dict` Python contenant : |
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nous obtiendrions un `dict` Python contenant : |
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```Python |
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{ |
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@ -63,15 +63,15 @@ nous obtiendrions un `dict` Python contenant : |
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#### Déballer un `dict` { #unpacking-a-dict } |
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Si nous prenons un `dict` comme `user_dict` et que nous le passons à une fonction (ou une classe) avec `**user_dict`, Python va « déballer » ce `dict`. Il passera les clés et valeurs de `user_dict` directement comme arguments nommés. |
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Si nous prenons un `dict` comme `user_dict` et que nous le passons à une fonction (ou une classe) avec `**user_dict`, Python va « déballer » ce `dict`. Il passera les clés et valeurs de `user_dict` directement comme arguments clé-valeur. |
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Ainsi, en reprenant `user_dict` ci-dessus, écrire : |
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Ainsi, en reprenant `user_dict` ci-dessus, écrire : |
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```Python |
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UserInDB(**user_dict) |
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``` |
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aurait pour résultat quelque chose d'équivalent à : |
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aurait pour résultat quelque chose d'équivalent à : |
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```Python |
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UserInDB( |
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@ -82,7 +82,7 @@ UserInDB( |
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) |
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``` |
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Ou plus exactement, en utilisant `user_dict` directement, quels que soient ses contenus futurs : |
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Ou plus exactement, en utilisant `user_dict` directement, quels que soient ses contenus futurs : |
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```Python |
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UserInDB( |
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@ -95,14 +95,14 @@ UserInDB( |
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#### Créer un modèle Pydantic à partir du contenu d'un autre { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another } |
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Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code : |
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Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code : |
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```Python |
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user_dict = user_in.model_dump() |
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UserInDB(**user_dict) |
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``` |
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serait équivalent à : |
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serait équivalent à : |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.model_dump()) |
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@ -114,13 +114,13 @@ Ainsi, nous obtenons un modèle Pydantic à partir des données d'un autre modè |
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#### Déballer un `dict` et ajouter des mots-clés supplémentaires { #unpacking-a-dict-and-extra-keywords } |
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Et en ajoutant ensuite l'argument nommé supplémentaire `hashed_password=hashed_password`, comme ici : |
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Et en ajoutant ensuite l'argument nommé supplémentaire `hashed_password=hashed_password`, comme ici : |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) |
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``` |
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... revient à : |
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... revient à : |
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```Python |
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UserInDB( |
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@ -152,7 +152,7 @@ Nous pouvons déclarer un modèle `UserBase` qui sert de base à nos autres mod |
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Toutes les conversions de données, validations, documentation, etc., fonctionneront comme d'habitude. |
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De cette façon, nous pouvons ne déclarer que les différences entre les modèles (avec `password` en clair, avec `hashed_password` et sans mot de passe) : |
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De cette façon, nous pouvons ne déclarer que les différences entre les modèles (avec `password` en clair, avec `hashed_password` et sans mot de passe) : |
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial002_py310.py hl[7,13:14,17:18,21:22] *} |
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@ -162,7 +162,7 @@ Vous pouvez déclarer qu'une réponse est l'`Union` de deux types ou plus, ce qu |
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Cela sera défini dans OpenAPI avec `anyOf`. |
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Pour ce faire, utilisez l'annotation de type Python standard [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union) : |
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Pour ce faire, utilisez l'annotation de type Python standard [`typing.Union`](https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union) : |
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/// note | Remarque |
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@ -176,21 +176,21 @@ Lors de la définition d'une [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts |
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Dans cet exemple, nous passons `Union[PlaneItem, CarItem]` comme valeur de l'argument `response_model`. |
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Comme nous le passons comme valeur d'un argument au lieu de l'utiliser dans une annotation de type, nous devons utiliser `Union` même en Python 3.10. |
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Comme nous le passons comme **valeur à un argument** au lieu de l'utiliser dans une **annotation de type**, nous devons utiliser `Union` même en Python 3.10. |
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S'il s'agissait d'une annotation de type, nous pourrions utiliser la barre verticale, comme : |
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S'il s'agissait d'une annotation de type, nous pourrions utiliser la barre verticale, comme : |
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```Python |
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some_variable: PlaneItem | CarItem |
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``` |
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Mais si nous écrivons cela dans l'affectation `response_model=PlaneItem | CarItem`, nous obtiendrons une erreur, car Python essaierait d'effectuer une « opération invalide » entre `PlaneItem` et `CarItem` au lieu de l'interpréter comme une annotation de type. |
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Mais si nous écrivons cela dans l'affectation `response_model=PlaneItem | CarItem`, nous obtiendrons une erreur, car Python essaierait d'effectuer une **opération invalide** entre `PlaneItem` et `CarItem` au lieu de l'interpréter comme une annotation de type. |
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## Liste de modèles { #list-of-models } |
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De la même manière, vous pouvez déclarer des réponses contenant des listes d'objets. |
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Pour cela, utilisez le `list` Python standard : |
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Pour cela, utilisez le `list` Python standard : |
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *} |
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@ -200,7 +200,7 @@ Vous pouvez également déclarer une réponse en utilisant un simple `dict` arbi |
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C'est utile si vous ne connaissez pas à l'avance les noms de champs/attributs valides (qui seraient nécessaires pour un modèle Pydantic). |
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Dans ce cas, vous pouvez utiliser `dict` : |
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Dans ce cas, vous pouvez utiliser `dict` : |
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py310.py hl[6] *} |
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@ -208,4 +208,4 @@ Dans ce cas, vous pouvez utiliser `dict` : |
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Utilisez plusieurs modèles Pydantic et héritez librement selon chaque cas. |
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Vous n'avez pas besoin d'avoir un seul modèle de données par entité si cette entité doit pouvoir avoir différents « états ». Comme pour l'« entité » utilisateur, avec un état incluant `password`, `password_hash` et sans mot de passe. |
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Vous n'avez pas besoin d'avoir un seul modèle de données par entité si cette entité doit pouvoir avoir différents « états ». L'« entité » **utilisateur** est un exemple, avec des états qui incluent `password`, `password_hash`, ou aucun mot de passe. |
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