Как с помощью Pydantic (v2) валидировать сложную вложенную структуру данных, где корректность одного поля зависит от значения другого поля того же объекта?

Короткий ответ

Для межполевой валидации в Pydantic v2 используют декоратор @model_validator(mode='after') на уровне модели, который получает уже собранный объект со всеми полями и может проверить их согласованность или выбросить ValueError.

Как это работает подробнее

@field_validator проверяет/преобразует одно поле изолированно и не гарантированно видит остальные поля в нужном порядке; @model_validator(mode='after') выполняется после того, как все отдельные поля уже провалидированы и собраны в модель, поэтому внутри него безопасно сравнивать несколько полей сразу.

Пример кода

example.pyКопировать

from pydantic import BaseModel, model_validator
class DiscountIn(BaseModel):
    discount_type: str      # "percent" или "fixed"
    value: float
    @model_validator(mode="after")
    def check_value_range(self):
        if self.discount_type == "percent" and not (0 < self.value <= 100):
            raise ValueError("percent discount must be between 0 and 100")
        if self.discount_type == "fixed" and self.value <= 0:
            raise ValueError("fixed discount must be positive")
        return self
# DiscountIn(discount_type="percent", value=150) -> ValidationError

Что использовать на практике

• Практика. Для вложенных моделей (поле типа другой BaseModel или list[OtherModel]) Pydantic валидирует вложенные объекты рекурсивно; межполевые проверки на уровне вложенного объекта делают в его собственном model_validator, а проверки, затрагивающие и внешние, и вложенные поля, — в model_validator внешней модели.

Подводные камни

• Риск. Пытаются провести межполевую проверку в field_validator одного из полей, рассчитывая на порядок объявления полей в классе — в общем случае это ненадёжно; забывают, что model_validator(mode='after') в Pydantic v2 получает и должен возвращать сам экземпляр модели (self), а не словарь, в отличие от mode='before'.