JSONからPydantic BaseModelへの変換

JSONからPydantic BaseModelへ

PydanticはPythonで最も人気のあるデータバリデーションライブラリです。ランタイムバリデーション、自動型強制、JSONシリアライゼーションを標準で提供します。

JSONの例

{
  "id": 42,
  "name": "Alice",
  "email": "alice@example.com",
  "age": 30,
  "is_active": true,
  "tags": ["admin", "developer"]
}

生成されるPython（Pydantic v2）

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    age: int
    is_active: bool
    tags: list[str]

Dataclassとの主な違い

機能	dataclass	Pydantic BaseModel
バリデーション	なし（型ヒントのみ）	ランタイムバリデーション
型強制	なし	あり（"42" -> 42）
JSONシリアライゼーション	手動	.model_dump_json()
JSONデシリアライゼーション	手動	.model_validate_json()
パフォーマンス	構築が高速	バリデーションのオーバーヘッド

使用方法

import json

# dictから
user = User(**json.loads(raw_json))

# またはJSON文字列から直接（Pydantic v2）
user = User.model_validate_json(raw_json)

# JSONにシリアライズ
json_str = user.model_dump_json()

# dictに変換
data = user.model_dump()

バリデーションの実例

# ValidationErrorが発生 — ageはintでなければならない
User(id=1, name="Alice", email="a@b.com", age="not a number", is_active=True, tags=[])

# 動作する — Pydanticが"42"を42に強制変換
User(id=1, name="Alice", email="a@b.com", age="42", is_active=True, tags=[])

フィールド制約

Pydanticではバリデーション制約を追加できます：

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    id: int = Field(gt=0)
    name: str = Field(min_length=1, max_length=100)
    email: str
    age: int = Field(ge=0, le=150)

Dataclassの代わりにPydanticを選ぶべき場面

• ランタイムバリデーションが必要（API入力、フォームデータ、設定ファイル）。
• 自動JSON シリアライゼーション/デシリアライゼーションが欲しい。
• FastAPIを使用している（Pydanticモデルが必須）。
• 型強制が必要（文字列から数値への変換等）。