如何在运行时为Pydantic模型指定变量类型并实现赋值校验？

要实现每个实例可动态指定value字段的数据类型，且在实例化和赋值时都做类型校验，可以通过自定义模型验证逻辑和重写属性赋值方法来实现，具体代码如下：

from pydantic import BaseModel, ValidationError
from typing import Callable, Any

class State(BaseModel):
    datatype: type
    value: Any
    getter: Callable
    setter: Callable

    # 实例化时验证value是否匹配指定类型
    @model_validator(mode='after')
    def validate_initial_value(self) -> 'State':
        if not isinstance(self.value, self.datatype):
            raise ValidationError(f"值必须是{self.datatype.__name__}类型，实际为{type(self.value).__name__}")
        return self

    # 重写赋值方法，给value赋值时强制校验类型
    def __setattr__(self, name: str, value: Any) -> None:
        if name == 'value':
            if not isinstance(value, self.datatype):
                raise ValidationError(f"值必须是{self.datatype.__name__}类型，实际为{type(value).__name__}")
        super().__setattr__(name, value)

# 示例用的getter和setter函数
def get_state1():
    return True

def set_state1(val):
    pass

def get_state2():
    return 0

def set_state2(val):
    pass

# 创建实例
state1 = State(datatype=bool, value=True, getter=get_state1, setter=set_state1)
state2 = State(datatype=int, value=0, getter=get_state2, setter=set_state2)

# 测试错误赋值
try:
    state1.value = 7
except ValidationError as e:
    print(e)  # 输出错误提示：值必须是bool类型，实际为int

关键逻辑说明 #

• 实例化校验：通过model_validator(mode='after')在实例创建完成后，检查初始value是否匹配datatype指定的类型，确保实例创建时就符合要求。
• 赋值时校验：重写__setattr__方法，当对value字段赋值时，主动校验新值的类型是否与当前实例的datatype一致，不匹配则抛出ValidationError。
• 灵活性：每个State实例可以独立指定datatype，完全满足运行时动态定义类型的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jokubas11