# Exemplo de Validação de Dados com Pydantic
Vamos criar um modelo para representar um usuário, com campos como ID, nome, email, idade e um endereço.
```python
from datetime import date
from typing import Optional, List
from pydantic import BaseModel, Field, EmailStr, ValidationError, validator
# 1. Definindo um modelo aninhado para o endereço
class Address(BaseModel):
street: str = Field(..., description="Nome da rua")
city: str = Field(..., description="Cidade")
zip_code: str = Field(..., regex=r"^\d{5}(-\d{3})?
quot;, description="CEP no formato XXXXX ou XXXXX-XXX")
# 2. Definindo o modelo principal para o usuário
class User(BaseModel):
id: int = Field(..., gt=0, description="ID único do usuário, deve ser maior que 0")
name: str = Field(..., min_length=2, max_length=50, description="Nome completo do usuário")
email: EmailStr = Field(..., description="Endereço de e-mail válido")
age: int = Field(default=18, ge=0, le=120, description="Idade do usuário, entre 0 e 120")
is_active: bool = Field(default=True, description="Indica se o usuário está ativo")
signup_date: date = Field(default_factory=date.today, description="Data de cadastro do usuário")
tags: Optional[List[str]] = Field(None, description="Lista opcional de tags associadas ao usuário")
address: Address = Field(..., description="Endereço do usuário")
# 3. Exemplo de um validador personalizado para o nome
@validator('name')
def name_must_be_capitalized(cls, v):
if not v[0].isupper():
raise ValueError('O nome deve começar com uma letra maiúscula')
return v
class Config:
# Permite que o modelo seja instanciado com dados que não correspondem exatamente aos tipos,
# tentando fazer a coerção (ex: "123" para int)
orm_mode = True
# Gera um esquema JSON com descrições
schema_vextra = True
# --- Exemplos de Uso ---
print("--- Exemplo 1: Dados Válidos ---")
try:
user_data_valid = {
"id": 123,
"name": "Alice Smith",
"email": "