与 json 模式相比 pydantic 的优缺点

Question

据我了解 Pydantic 和 Json Schemas 提供类似的功能 - 两者都可以用于验证数据输出。

我有兴趣了解使用每一种的优缺点。我感兴趣的几个问题：

• 它们之间的准确度有什么差异吗？

• 就开发时间而言，哪一个实施起来更快？

• 两者在功能上有什么区别吗？即一个功能支持，另一个不支持？

这些只是我正在考虑的问题的例子，我也很想了解更多关于优点和缺点的信息。

Answer 1

虽然 Pydantic 和 Json Schema 都用于验证数据是否符合某种格式，但它们服务于不同的用例：

• Json Schema：一种独立于任何实现或编程语言定义 JSON 结构的工具。
• Pydantic：一个特定于 Python 的工具，用于根据 pydantic 特定定义验证输入数据

您可以在多种语言中找到许多Json Schema 验证器的实现这些是您可能想要与 pydantic 进行 1:1 比较的工具。但是，pydantic 理解 Json Schema：您可以从 Json Schema 创建 pydantic 代码，还可以将 pydantic 定义导出到 Json Schema。从功能角度来看它们应该是等效的。您可以在迂腐的文档中找到类型映射。

那么，您应该使用哪个？您的用例很重要，但很可能不是非此即彼。如果您只使用 python 并且更喜欢直接在 python 中定义模式，那么肯定会选择 pydantic。如果您需要跨语言交换模式或想要处理其他地方生成的模式，您可以在顶部添加 Json Schema，pydantic 将能够处理它。