Python的Pydantic與C#的FluentValidation數據驗證

Pydantic 和 FluentValidation 都是用于數據驗證的庫，但它們分別用于 Python 和 C# 語言。下面是關于這兩個庫的簡要概述：

1. Pydantic（Python）：

Pydantic 是一個用于數據驗證和設置管理的 Python 庫。它可以用于處理來自用戶輸入、配置文件、環境變量等的數據。Pydantic 使用類型提示和類定義來描述數據結構，并提供了一些內置的驗證器和解析器。Pydantic 還支持自定義驗證器和解析器，以滿足特定需求。

安裝 Pydantic：

pip install pydantic

使用 Pydantic 進行數據驗證的示例：

from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator

class User(BaseModel):
    name: str
    age: int

    @validator('name')
    def check_name(cls, value):
        if len(value) < 3:
            raise ValueError('Name must be at least 3 characters long')
        return value

    @validator('age')
    def check_age(cls, value):
        if value < 18:
            raise ValueError('Age must be at least 18')
        return value

try:
    user = User(name='John', age=20)
except ValidationError as e:
    print(e)

2. FluentValidation（C#）：

FluentValidation 是一個用于 .NET 平臺的數據驗證庫。它可以用于處理來自用戶輸入、配置文件、環境變量等的數據。FluentValidation 使用流暢的 API 和鏈式驗證器來描述數據結構和驗證規則。FluentValidation 還支持自定義驗證器和解析器，以滿足特定需求。

安裝 FluentValidation：

Install-Package FluentValidation

使用 FluentValidation 進行數據驗證的示例：

using FluentValidation;

public class UserValidator : AbstractValidator<User>
{
    public UserValidator()
    {
        RuleFor(user => user.Name).NotEmpty().MinimumLength(3);
        RuleFor(user => user.Age).GreaterThanOrEqualTo(18);
    }
}

public class User
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

var userValidator = new UserValidator();
var user = new User { Name = "John", Age = 20 };
var validationResult = userValidator.Validate(user);

if (!validationResult.IsValid)
{
    foreach (var error in validationResult.Errors)
    {
        Console.WriteLine($"{error.PropertyName}: {error.ErrorMessage}");
    }
}

總之，Pydantic 和 FluentValidation 都是功能強大的數據驗證庫，分別適用于 Python 和 C# 語言。它們都提供了類型安全、易于使用的 API，以及自定義驗證器和解析器的支持。在實際項目中，可以根據需要選擇合適的庫來處理數據驗證。