Несколько причин, почему важно использовать Pydantic для обработки JSON-данных:

• Кастомизация. 1 Библиотека позволяет проверять данные практически любого типа: от примитивных типов до высоковложенных структур данных. 1
• Гибкость. 1 Pydantic даёт контроль над строгостью проверки данных. 1 В некоторых случаях можно принудительно привести входящие данные к правильному типу. 1 Например, принять данные, которые должны иметь тип float, но получены как целое число. 1
• Сериализация. 1 Можно сериализовать и десериализовать объекты Pydantic в виде словарей и строк JSON. 1 Это позволяет создавать самодокументированные API и интегрироваться практически с любым инструментом, поддерживающим JSON-схемы. 1
• Производительность. 1 Благодаря основной логике валидации, написанной на языке Rust, Pydantic работает исключительно быстро. 1 Это обеспечивает быструю и надёжную обработку данных, особенно в высокопроизводительных приложениях, таких как REST API, которые должны масштабироваться до большого количества запросов. 1
• Обработка ошибок. 3 Если входные данные не соответствуют спецификациям модели, Pydantic выдаст ошибку ValidationError. 3