紹介
Pydanticとは？
Pydanticは、Pythonの型アノテーションを基盤とした、データの検証とシリアル化に特化した人気の高いライブラリです。わずかなコードでデータモデルを定義でき、実行時のデータ整合性と型安全性を強力に保証します。中核となる検証エンジンはRustで構築されており、抜群の処理速度を誇ります。厳格な検証モードと柔軟な寛容モードの両方を備え、カスタム検証ルールの作成や、Pythonの標準機能（データクラスやTypedDictなど）との円滑な連携もサポートしています。FastAPIやLangChainといった著名なフレームワークで広く採用され、多くの先端技術企業から信頼を集めています。
主な機能
型ヒントによる自動検証
Pythonのネイティブな型アノテーションを活用し、データの自動検証と解析を行います。これにより定型コードが削減され、IDEのサポートも向上します。
優れた処理性能
検証の中核ロジックがRustで実装されているため、高いパフォーマンスを発揮し、大規模な本番環境にも耐え得る高速なデータ処理を実現します。
多様な検証モード
データ型の変換を許さない厳格モードと、可能な限り自動変換を試みる寛容モードを用意し、様々な要件に対応します。
カスタム検証とシリアル化
複雑なデータルールに対応するため、開発者が独自の検証方法やシリアル化の動作を定義できます。
JSONスキーマの自動生成
定義したモデルからJSONスキーマを自動生成するため、APIドキュメント作成や外部ツールとの連携が容易になります。
豊富なエコシステムとの連携
FastAPI、Django Ninja、LangChainなど、数多くのPythonパッケージやフレームワークとシームレスに連携し、強力なコミュニティサポートを得られます。
ユースケース
APIにおけるデータ検証 : Web APIへの入力データや出力データが、期待される型や形式に沿っているかを検証し、実行時エラーの発生を抑制します。
設定管理 : 環境変数や複雑な階層構造を持つ設定情報を、型の安全性と検証機能を備えて管理します。
データのシリアル化と解析 : PythonオブジェクトとJSONや辞書形式との間で、検証を伴う安全な相互変換を行い、データベースやAPI連携を支援します。
実行時型チェック : アプリケーション実行中にデータの型や値を検証し、不正なデータの流通を防ぎます。
AI・機械学習分野での応用 : PydanticAIなどのフレームワークにおいて、大規模言語モデル(LLM)が出力するデータの構造化と検証に活用されています。
