Pydantic এ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবেন

প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র ব্যবহারের সুবিধা

Pydantic এ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করার জন্য বেশ কয়েকটি সুবিধা রয়েছে।

• ডেটা সম্পূর্ণতা নিশ্চিত করা: প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি আমাদের নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে আমাদের ডেটা মডেলগুলি সম্পূর্ণ এবং বৈধ। এটি আপনার কোড এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণে ত্রুটি প্রতিরোধ করতে সাহায্য করতে পারে।
• দূষিত ইনপুট প্রতিরোধ: দূষিত ব্যবহারকারীদের আপনার সিস্টেমে অবৈধ ডেটা ইনজেক্ট করা থেকে আটকাতে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলিও ব্যবহার করা যেতে পারে।
• কোড আরো পঠনযোগ্য করা: আপনি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করে আপনার কোড বোঝার পাশাপাশি পঠনযোগ্যতা উন্নত করতে পারেন।

Pydantic এ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবেন

Pydantic-এ, একটি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র হিসাবে একটি ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য তিনটি পদ্ধতি রয়েছে। আসুন বিস্তারিতভাবে তাদের প্রতিটি অন্বেষণ করা যাক।

টীকা ব্যবহার করে

Pydantic এ একটি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার সবচেয়ে সহজ উপায় হল টীকা ব্যবহার করে। টীকা ব্যবহার করে, এক ধরনের সিনট্যাকটিক মেটাডেটা, আপনি ভেরিয়েবল এবং ক্লাসের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে আরও বিশদ যোগ করতে পারেন। Pydantic-এ, একটি ফিল্ডের প্রত্যাশিত ডেটা টাইপ নির্দেশ করতে টীকাগুলি ব্যবহার করা হয় এবং ডিফল্টরূপে, আপনি একটি ক্ষেত্র বা ক্ষেত্র ঐচ্ছিক না করা পর্যন্ত সমস্ত টীকা ক্ষেত্রগুলিকে প্রয়োজনীয় বলে মনে করা হয়।

এই উদাহরণে, full_name, height, এবং email সব প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র। আপনি যদি এই ক্ষেত্রের জন্য মান প্রদান না করে ব্যক্তি শ্রেণীর একটি উদাহরণ তৈরি করেন, Pydantic একটি বৈধতা ত্রুটি উত্থাপন করবে যা নির্দেশ করে যে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি অনুপস্থিত।

এই উদাহরণে, full_name ক্ষেত্রটি অনুপস্থিত, এবং উচ্চতা ক্ষেত্রটিও অনুপস্থিত। এই দুটি ক্ষেত্রই প্রয়োজন, এবং ValidationError অনুপস্থিত ক্ষেত্র সম্পর্কে স্পষ্ট তথ্য প্রদান করে।

উপবৃত্ত ব্যবহার করে (...)

Pydantic এ প্রয়োজনীয় একটি ক্ষেত্র ঘোষণা করার আরেকটি উপায় হল উপবৃত্ত ব্যবহার করে ( … ) এটি Pydantic দ্বারা প্রদত্ত একটি সুস্পষ্ট পদ্ধতি, প্রয়োজন অনুযায়ী একটি ক্ষেত্র চিহ্নিত করতে।

এই উদাহরণে, ক্ষেত্রের নাম, মূল্য এবং বিবরণ সমস্ত উপবৃত্ত ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি এটিকে স্পষ্ট এবং দৃশ্যমান করে তোলে যে পণ্য শ্রেণীর একটি উদাহরণ তৈরি করার সময় নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলি এড়ানো যাবে না।

এই উদাহরণে, মূল্য ক্ষেত্রটি অনুপস্থিত, এবং ValidationError স্পষ্টভাবে অনুপস্থিত প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রটি নির্দেশ করে।

ফিল্ড ফাংশন ব্যবহার করে

Pydantic মডিউল থেকে ফিল্ড ফাংশন ক্ষেত্রের বৈধতা এবং মেটাডেটা কাস্টমাইজ করার জন্য অতিরিক্ত ক্ষমতা প্রদান করে। আপনি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র ঘোষণা করতে এবং অতিরিক্ত বৈধতা নিয়ম প্রয়োগ করতে ক্ষেত্র ফাংশন ব্যবহার করতে পারেন।

ফিল্ড ফাংশন ব্যবহার করে আপনি কীভাবে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন তা এখানে:

এই উদাহরণে, আমরা অতিরিক্ত বৈধতা নিয়ম এবং বিবরণ সহ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি রাস্তা, শহর এবং zip_code সংজ্ঞায়িত করতে ফিল্ড ফাংশন ব্যবহার করি। উপবৃত্ত '...' নির্দেশ করে যে এই ক্ষেত্রগুলিকে অবশ্যই প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা উচিত।

এই উদাহরণে, শহরের ক্ষেত্রটি অনুপস্থিত, এবং ValidationError অনুপস্থিত প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে।

প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি অন্যান্য Pydantic বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে যাচাই করা যেতে পারে, যেমন সীমাবদ্ধতা এবং প্রকারগুলি। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নির্দিষ্ট করতে পারেন যে একটি নামের ক্ষেত্রটি অবশ্যই কমপক্ষে 5 অক্ষরের একটি স্ট্রিং হতে হবে। প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলির আচরণ কাস্টমাইজ করতে আপনি ফিল্ড ডেকোরেটর ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ক্ষেত্রের জন্য একটি ডিফল্ট মান নির্দিষ্ট করতে পারেন বা যদি ক্ষেত্রের একটি মান দেওয়া না হয় তবে একটি বার্তা প্রদর্শিত হবে।

একটি একক Pydantic মডেলে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করা

আপনি একটি একক Pydantic মডেলের মধ্যে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি কিছু ক্ষেত্রের জন্য টীকা ব্যবহার করতে পারেন, উপবৃত্ত ( … ) অন্যদের জন্য, এবং অতিরিক্ত কাস্টমাইজেশনের জন্য ক্ষেত্র ফাংশন। Pydantic আপনাকে আপনার কোড সংগঠন এবং পঠনযোগ্যতা পছন্দের জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি বেছে নিতে দেয়। নিম্নলিখিত উদাহরণ বিবেচনা করুন:

এই উদাহরণে, সমস্ত ক্ষেত্র ব্যবহার করা প্রয়োজন। প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য আমরা তিনটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করেছি। নামের ক্ষেত্রটি টীকা ব্যবহার করে, বিভাগটি উপবৃত্ত ব্যবহার করে এবং বেতন ফিল্ড ফাংশন ব্যবহার করে।

প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র ব্যবহার করার জন্য টিপস

Pydantic-এ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সংজ্ঞায়িত করার সময় কিছু ভাল অভ্যাস অনুসরণ করা মসৃণ এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য কোড তৈরি করার জন্য অপরিহার্য। নিম্নলিখিত টিপস আপনাকে Pydantic এ প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সংজ্ঞায়িত করতে সাহায্য করবে:

1. পরিষ্কার এবং বর্ণনামূলক ক্ষেত্রের নাম ব্যবহার করুন : আপনার ক্ষেত্রগুলির জন্য অর্থপূর্ণ নামগুলি চয়ন করুন যা স্পষ্টভাবে তাদের উদ্দেশ্য নির্দেশ করে৷ এটি অন্যান্য ডেভেলপারদের জানতে সাহায্য করে যে কোন ডেটা প্রয়োজন এবং প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি হারিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করে৷
2. তথ্যপূর্ণ ক্ষেত্রের বিবরণ প্রদান করুন : প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করার জন্য ফিল্ড ফাংশন ব্যবহার করার সময়, বর্ণনামূলক বর্ণনা প্রদান করুন যা ডেটার উদ্দেশ্য এবং প্রত্যাশিত বিন্যাস ব্যাখ্যা করে।
3. গ্রুপ সম্পর্কিত ক্ষেত্র : যদি আপনার ডেটা মডেলে প্রচুর সংখ্যক ক্ষেত্র থাকে, তাহলে সংশ্লিষ্ট ক্ষেত্রগুলিকে নেস্টেড স্ট্রাকচারে গোষ্ঠীভুক্ত করার কথা বিবেচনা করুন। এটি আপনার কোডকে আরও পঠনযোগ্য হতে সাহায্য করতে পারে এবং প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি পরিচালনা করা সহজ করতে পারে৷
4. প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রের জন্য কাস্টম বার্তা ব্যবহার করুন: ডিফল্টরূপে, Pydantic একটি ValueError ব্যতিক্রম উত্থাপন করবে যদি একটি প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রে একটি মান দেওয়া না হয়। আপনি ফিল্ড ডেকোরেটরের কাছে বার্তা আর্গুমেন্ট উল্লেখ করে ত্রুটি বার্তাটি কাস্টমাইজ করতে পারেন।

উপসংহার

Pydantic, ডিফল্টরূপে, প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি তৈরি করে। যাইহোক, আপনি স্পষ্টভাবে ক্ষেত্রটিকে প্রয়োজনীয় ক্ষেত্র হিসাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারেন। প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি ঘোষণা করে, আপনি নিশ্চিত করেন যে আপনার ডেটা মডেলগুলি সঠিক, সম্পূর্ণ এবং আপনার প্রয়োজনীয়তার সাথে সারিবদ্ধ। এই পোস্টে, আমরা পাইডান্টিকের প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি সংজ্ঞায়িত করার জন্য তিনটি স্বতন্ত্র পদ্ধতি কভার করেছি, যেমন, টীকা, উপবৃত্ত (…), এবং ক্ষেত্র ফাংশন। অতিরিক্তভাবে, আমরা প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলি ব্যবহার করার জন্য কিছু প্রস্তাবিত অনুশীলন দেখেছি যাতে আপনি কার্যকরভাবে আপনার ডেটা মডেলে ক্ষেত্রগুলি নির্দিষ্ট করতে পারেন।