《Python编程实战》7.1 Pydantic V2 模型设计
上一章我们用 SQLAlchemy 打通了数据库，这一节回到 HTTP 边界：用 Pydantic V2（2.13.5）设计请求/响应模型。覆盖 Field 约束与 Annotated 复用、field_validator 与 model_validator、ConfigDict 关键开关、别名、computed_field，以及 model_dump 的取舍与 from_attributes。
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共 5 篇文章。
《AI Agent 开发入门》4.2 参数校验与执行隔离
用标准库保留贯穿项目接口，验证缺字段、类型错误、额外参数和序列化失败，并通过离线事件实验区分等待超时与终止执行。
《Python编程入门》16.3 数据校验、依赖注入与数据库访问
把 Pydantic 校验、FastAPI 依赖注入与 SQLAlchemy 2.x 数据库访问拼成一个真实后端：Field 约束与自定义校验器、带 yield 的依赖做资源清理、select() 2.0 风格 CRUD 真跑 SQLite，并讲清 ORM 模型与 Pydantic 模型为何分离。
《Python编程入门》9.3 运行时校验与 Pydantic 入门
静态类型检查器只能看代码，看不到运行时流入的 JSON、环境变量与用户输入。本节先划清静态类型的边界，再入门 Pydantic V2：用 BaseModel 定义模型、Field 加约束、model_validate / model_dump 序列化、field_validator / model_validator 写校验，并用 TypeAdapter 处理裸类型。
Python 类型系统与 Pydantic V2：从注解到极致运行时验证
Python 3.9-3.12 类型系统全景：内置类型、typing 模块演进、Generic/Protocol/TypeAliasType、Pydantic V2 模型定义/字段校验/序列化/Settings、与 mypy/pyright 的集成策略。包含大量可运行代码示例。