Есть ли опыт работы с Pydantic

Что проверяют

Пользовались ли вы библиотекой дальше объявления моделей и знаете ли различия между первой и второй версией.

Как отвечать

Расскажите, где применяли: разбор и проверка тел запросов в FastAPI, конфигурация приложения через BaseSettings, проверка данных из внешних API и очередей, сериализация ответов.

Что показывает реальный опыт:

• проверки: Field с ограничениями (длина, диапазон, шаблон), собственные проверки через field_validator и model_validator, режим strict там, где приведение типов нежелательно;
• приведение типов: по умолчанию строка "42" станет числом, и это удобно для форм, но опасно для строгих контрактов. Знание этого поведения отличает опытного пользователя;
• вложенные модели и списки, необязательные поля со значениями по умолчанию, псевдонимы полей через alias и populate_by_name;
• сериализация: model_dump с исключением незаполненных полей, режим json, кастомные сериализаторы;
• вторая версия: ядро переписано на Rust и работает заметно быстрее, но API изменился. parse_obj стал model_validate, dict() стал model_dump(), @validator заменён на @field_validator, конфигурация переехала в model_config. Про это спрашивают, потому что в проектах живут обе версии;
• границы применения: Pydantic для данных, приходящих извне; для внутренних структур обычно хватает dataclass, иначе платите проверкой за каждый созданный объект.

Где спотыкаются

Делают все поля необязательными, чтобы модель не падала, и теряют смысл проверки.

Не знают про приведение типов и удивляются, что строка стала числом.

Тащат модели Pydantic во все слои приложения, включая горячие циклы обработки.