py-pydantic-patterns
Construire correctement des modèles Pydantic v2
Les habitudes issues de Pydantic v1 peuvent entraîner des défauts de validation et de sérialisation. Cette compétence fournit des pratiques Pydantic v2 pour les schémas, les validateurs, la configuration, les unions et la sérialisation.
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Review the Skillstore skill "py-pydantic-patterns" from https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Votre Agent doit toujours présenter son plan et demander toute confirmation exigée par la politique de sécurité.
Ressources lisibles par les agents
Utilisez ces liens lorsqu’un Agent IA, un crawler ou un script a besoin d’un contexte propre au lieu de lire toute la page.
Tester
Utilisation de « py-pydantic-patterns ». Un développeur demande comment migrer des modèles qui utilisent les méthodes Config, validator et dict.
Résultat attendu:
- Une checklist de migration qui associe chaque construction v1 à son remplacement v2.
- Des notes sur la configuration des modèles, les décorateurs de validateurs et le comportement du dumping de modèles.
- Un court plan de test pour les cas limites de validation et de sérialisation.
Utilisation de « py-pydantic-patterns ». Une équipe API a besoin de modèles de requêtes pour des scores, des notes et des commentaires optionnels.
Résultat attendu:
- Un plan de conception de schéma avec des contraintes de champs et la gestion des valeurs par défaut.
- Des conseils pour les erreurs de validation et les descriptions OpenAPI.
- Des recommandations pour des types contraints réutilisables.
Utilisation de « py-pydantic-patterns ». Un réviseur veut vérifier la sérialisation des réponses avant la publication.
Résultat attendu:
- Un résumé de révision couvrant les champs exclus, les alias, les champs calculés et les méthodes de sérialiseur.
- Les risques à tester avant d'exposer le contrat de réponse.
Audit de sécurité
SûrAll static findings are false positives caused by Markdown code fences, inline-code formatting, or benign local grep examples in SKILL.md. No prompt injection, data exfiltration intent, destructive behavior, or unauthorized command execution was found.
Facteurs de risque
⚙️ Commandes externes (32)
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<a href="https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>Carte intégrable
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>Citations académiques (APA · BibTeX · CFF)
Citation APA
CJHarmath. (2026). py-pydantic-patterns security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/cjharmath-py-pydantic-patterns/audits/8Citation BibTeX
@techreport{cjharmath-cjharmath-py-pydantic-patterns-2026,
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}CITATION.cff
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message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
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description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Score Skillstore
Pourquoi ce score Niveau de confiance des preuves: ÉlevéCe que vous pouvez créer
Migrer des modèles Pydantic hérités
Remplacer les validateurs v1, les classes de configuration et les méthodes de dump par leurs équivalents Pydantic v2.
Concevoir des schémas de requêtes API
Créer des modèles d'entrée contraints avec des erreurs de validation claires et des métadonnées de champs compatibles avec OpenAPI.
Réviser la sérialisation des réponses
Vérifier la sortie des modèles, les champs calculés, les alias et les champs exclus avant d'exposer des réponses API.
Essayez ces prompts
Créer un modèle Pydantic v2 pour ce corps de requête. Inclure des contraintes de champs, des messages d'erreur utiles et des conseils de sérialisation.
Réviser ce modèle Pydantic pour détecter les motifs v1. Lister chaque changement v2 requis et expliquer le remplacement plus sûr.
Concevoir des validateurs Pydantic v2 pour ces champs liés. Inclure quand utiliser des validateurs de champs plutôt que des validateurs de modèles.
Concevoir une stratégie de schéma Pydantic v2 pour ces réponses polymorphes. Utiliser des unions discriminées et expliquer les compromis de sérialisation.
Bonnes pratiques
- Utiliser les API Pydantic v2 de manière cohérente lors de l'ajout ou de la modification de modèles.
- Associer les changements de validateurs à des tests pour les valeurs invalides, manquantes et limites.
- Séparer les schémas de requête, réponse, création, lecture et mise à jour lorsque leurs champs diffèrent.
Éviter
- Mélanger des validateurs v1 et une configuration de modèle v2 dans le même schéma.
- Renvoyer des objets ORM sans activer la validation de modèle basée sur les attributs.
- Cacher les règles de sérialisation dans du code de réponse ad hoc au lieu d'utiliser des sérialiseurs de modèles.