0Pricing
FastAPI Backend Development Bootcamp · درس

أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات

عرّفوا أنواع بيانات مخصّصة في Pydantic وأديروا إعدادات التطبيق باستخدام `BaseSettings` في Pydantic.

أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات درس مجاني في FastAPI Backend Development Bootcamp على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في FastAPI Backend Development Bootcamp، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة FastAPI Backend Development Bootcamp 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

Welcome to Custom Types!

Pydantic is great for validating data, but sometimes you need validation beyond its built-in types.

  • Custom Data Types let you define your own rules for data.
  • This ensures your data adheres to specific formats or business logic.
  • Think of it as extending Pydantic's power for unique needs.

`Annotated` for Custom Validation

Pydantic v2 uses Python's typing.Annotated alongside validator functions to create custom types.

  • Annotated: Adds metadata to a type hint.
  • BeforeValidator: Runs a function before Pydantic's standard validation.
  • This allows you to transform or validate input data before it's assigned.

Crafting a `CapitalizedString`

Let's create a custom type called CapitalizedString that ensures the first letter of a string is always uppercase.

Our validator function will check this rule. If the string isn't capitalized, it will raise an error.

Using Your Custom Type

Here's how to define and use our new CapitalizedString type in a Pydantic model. Try changing the name to start with a lowercase letter to see the validation error!

from typing import Annotated
from pydantic import BaseModel, BeforeValidator, ValidationError

def validate_capitalized(v: str) -> str:
    if not isinstance(v, str):
        raise TypeError("String required")
    if v and not v[0].isupper():
        raise ValueError("Must start with uppercase")
    return v

CapitalizedString = Annotated[str, BeforeValidator(validate_capitalized)]

class Product(BaseModel):
    name: CapitalizedString
    price: float

if __name__ == "__main__":
    try:
        product1 = Product(name="Laptop", price=1200.50)
        print(f"Product: {product1.name}")

        # This will raise a ValidationError
        # product2 = Product(name="keyboard", price=75.00)
    except ValidationError as e:
        print(f"Validation Error: {e}")

Manage Settings with `BaseSettings`

Application settings (like database URLs, API keys) often change between development and production environments.

BaseSettings, from pydantic-settings, is designed to manage these configurations easily. It automatically loads settings from:

  • Environment variables
  • .env files
  • Default values

Default Settings in Action

Define your settings as attributes in a class inheriting from BaseSettings. Pydantic handles the rest, providing default values if nothing else is specified.

from pydantic_settings import BaseSettings

class AppConfig(BaseSettings):
    app_name: str = "My FastAPI App"
    debug_mode: bool = False
    version: str = "1.0.0"

if __name__ == "__main__":
    settings = AppConfig()
    print(f"App Name: {settings.app_name}")
    print(f"Debug Mode: {settings.debug_mode}")
    print(f"Version: {settings.version}")

Loading from Environment Variables

BaseSettings automatically looks for environment variables that match your setting names (case-insensitive).

In this example, we temporarily set an environment variable to demonstrate how Pydantic picks it up, overriding the default.

import os
from pydantic_settings import BaseSettings

class AppConfig(BaseSettings):
    app_name: str = "Default App"
    database_url: str = "sqlite:///./test.db"

if __name__ == "__main__":
    print("--- Without env var ---")
    settings_default = AppConfig()
    print(f"App Name: {settings_default.app_name}")

    # Simulate setting an environment variable
    os.environ["APP_NAME"] = "Production App"
    os.environ["DATABASE_URL"] = "postgresql://user:pass@host:5432/db"

    print("\n--- With env var ---")
    settings_env = AppConfig()
    print(f"App Name: {settings_env.app_name}")
    print(f"DB URL: {settings_env.database_url}")

    # Clean up the environment variable for subsequent runs
    del os.environ["APP_NAME"]
    del os.environ["DATABASE_URL"]

Leveraging `.env` Files

For local development, it's common to store settings in a .env file (e.g., .env) in your project root.

You can configure BaseSettings to load from this file using SettingsConfigDict(env_file='.env') in your settings class.

Example .env content:
APP_NAME="Dev App"
API_KEY="your_dev_api_key"

from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict

class ProjectSettings(BaseSettings):
    model_config = SettingsConfigDict(env_file='.env', extra='ignore')

    app_name: str = "Default Project"
    api_key: str = "default_key"

# To make this runnable, you would need python-dotenv installed
# and an actual .env file in the same directory as the script.
# For this lesson, we show the setup.

# Example usage (if .env existed and python-dotenv was active):
# if __name__ == "__main__":
#     settings = ProjectSettings()
#     print(f"App Name: {settings.app_name}")
#     print(f"API Key: {settings.api_key}")

Understanding Settings Priority

When BaseSettings looks for a value, it follows a specific order of precedence:

  1. Environment variables (highest priority)
  2. .env file variables
  3. Default values defined in the BaseSettings class (lowest priority)

This ensures that environment variables can always override local .env files and class defaults, which is crucial for deployment.

Test Your Knowledge!

Which of the following are true about Pydantic's BaseSettings and custom types?

Recap: Custom Types & Settings

Great job! You've learned how to create powerful custom data types with Annotated and BeforeValidator, extending Pydantic's validation.

You also mastered BaseSettings for robust application configuration, understanding how it loads values from defaults, .env files, and environment variables with clear priority rules.

These tools are essential for building flexible and maintainable FastAPI applications!

الأسئلة الشائعة

هل درس «أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات» مجاني؟

نعم — نص درس «أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة FastAPI Backend Development Bootcamp، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة FastAPI Backend Development Bootcamp 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات»؟

عرّفوا أنواع بيانات مخصّصة في Pydantic وأديروا إعدادات التطبيق باستخدام `BaseSettings` في Pydantic. تتمرن على FastAPI Backend Development Bootcamp مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ FastAPI Backend Development Bootcamp؟

لا تُشترط خبرة سابقة. FastAPI Backend Development Bootcamp على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس FastAPI Backend Development Bootcamp هذا؟

نعم. كل درس في FastAPI Backend Development Bootcamp يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. التحقق من حقول Pydantic وأدوات التحقق
  2. أنواع البيانات المخصّصة والإعدادات
  3. النماذج المتداخلة والبنى التكرارية
  4. التسلسل باستخدام model_dump والأسماء المستعارة
← العودة إلى FastAPI Backend Development Bootcamp