Ваш подход к интеграции валидации данных с использованием Pydantic и SQLAlchemy выглядит достаточно здраво, и вы уже сделали немало шагов в правильном направлении. Однако есть несколько аспектов, которые вы можете рассмотреть для улучшения структуры и подхода к реализации.
### Рекомендации по улучшению структуры и подхода
1. **Разделите слои приложения**:
- Хорошей практикой является разделение структур данных и бизнес-логики. Если ваша модель Pydantic используется только для валидации входящих данных, вы можете вынести её в отдельный модуль или файл. Это сделает ваш код более организованным и удобным для сопровождения.
2. **Обработка ошибок**:
- Рассмотрите способ обработки ошибок, которые могут возникать при валидации. Используйте механизм обработки исключений, чтобы вернуть пользователю понятное сообщение об ошибке.
3. **Сложные проверки (например, уникальность)**:
- Для таких проверок, как уникальность (если требуется), лучше выполнять их на уровне базы данных, поскольку это может привести к гонкам данных.
4. **Используйте аннотации типов для SQLAlchemy**:
- Если вы используете Python 3.9 или новее, рекомендуется использовать синтаксис `list[str]` вместо `str | None` для типизации списков, чтобы избежать путаницы. Например:
```python
specialty: list[str]
```
5. **Специальности валидации**:
- Проверьте, что ваша переменная `specialties`, используемая в `validate_specialty`, объявлена и инициализирована заранее. Это может быть список из базы данных, чтобы актуализировать значения специальностей.
6. **Логика взаимодействия с базой данных**:
- Убедитесь, что вы правильно обрабатываете создание, обновление и удаление записей в базе данных. Используйте контексты транзакций для безопасного выполнения запросов к базе данных.
7. **Изолированное тестирование**:
- Напишите тесты для вашей валидации. Использование библиотеки, такой как `pytest`, может помочь вам проверить корректность вашей логики.
### Пример улучшенной реализации
Ниже приведен пример возможной структуры классов с учётом некоторых рекомендаций:
```python
# models.py
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
from sqlalchemy.ext.declarative import DeclarativeBase
from pydantic import BaseModel, field_validator
class Base(DeclarativeBase):
pass
class Student(Base):
__tablename__ = "students"
student_id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
student_first_name: Mapped[str]
student_last_name: Mapped[str | None]
specialty: Mapped[str]
enrolment: Mapped[str]
# validation.py
class StudentValidation(BaseModel):
student_first_name: str
student_last_name: str | None
specialty: str
enrolment: str
@field_validator("student_first_name")
def validate_student_first_name(cls, value):
if len(value) > 50:
raise ValueError("Длина имени не должна превышать 50 символов.")
if value[0].isdigit():
raise ValueError(f"Имя не должно начинаться с цифры: {value}")
return value
@field_validator("student_last_name")
def validate_student_last_name(cls, value):
if value and len(value) > 50:
raise ValueError("Длина фамилии не должна превышать 50 символов.")
if value and value[0].isdigit():
raise ValueError(f"Фамилия не должна начинаться с цифры: {value}")
return value
@field_validator("specialty")
def validate_specialty(cls, value):
if value not in specialties: # убедитесь, что specialties определены
raise ValueError(f"Приведенная специальность -> {value}, в то время как список допустимых -> {specialties}")
return value
```
---
Такое разделение может помочь вам легче управлять кодом и соблюдать принципы SOLID. Удачи в ваших дальнейших усилиях по разработке с использованием SQLAlchemy и Pydantic!