Pydantic v2 验证失败默认抛 ValidationError，但 FastAPI 会转为 422 响应；需用 model_validate 替代 parse_obj，捕获 RequestValidationError（FastAPI）或 ValidationError（手动），e.errors() 提供结构化错误定位；field_validator 用于单字段校验，model_validator(mode='after') 用于跨字段逻辑；验证不可关闭，应限于入口层，且校验函数须为纯计算。
Pydantic v2 模型验证失败时默认不抛异常？
不是不抛，是 model_validate 和 model_validate_json 默认严格校验，但如果你用的是 BaseModel.parse_obj（v1 风格）或没显式 catch，错误可能被吞掉——尤其在 FastAPI 里，它会把验证失败转成 422 响应，看起来像“没报错”。
- 用
model_validate替代已弃用的parse_obj，它是 v2 官方推荐入口 - 手动验证时加
try/except pydantic.ValidationError as e:，别依赖日志静默失败 - FastAPI 中验证失败会进
RequestValidationError，不是ValidationError，捕获时别写错类型
字段缺失、类型错、值越界——报错信息怎么快速定位问题？
Pydantic 默认报错是结构化字典，直接 print 不友好；而且同一字段多个错误（比如既为空又超长）只显示第一个，容易漏判。
- 用
e.errors()拿到完整错误列表，每个元素含loc（路径）、msg、type，例如[{'loc': ('user', 'age'), 'msg': 'Input should be greater than 0', 'type': 'greater_than'}] -
loc是 tuple，嵌套模型会是('items', 0, 'name')，别当成字符串解析 - 调试时可临时加
print(json.dumps(e.errors(), indent=2))，比 str(e) 清晰十倍
自定义验证逻辑：field_validator 和 model_validator 怎么选？
二者触发时机和上下文不同，混用容易导致重复校验或访问不到字段。
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-
@field_validator('email')只收单个字段值，适合格式检查（如正则、非空），不能访问其他字段 -
@model_validator(mode='after')拿到整个实例，适合跨字段逻辑（如end_time > start_time），但注意此时字段可能还是原始类型，未经过类型转换 - 如果需要在类型转换后校验多字段，用
mode='after'；若只是清洗单字段（如去掉空格），用before=True的field_validator
性能敏感场景下，验证要不要关？
验证本身有开销，尤其嵌套深、字段多时；但关掉 ≠ 安全，而是得换方式兜底。
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- Pydantic 不提供全局“跳过验证”开关，强行绕过要用
__pydantic_core_schema__黑魔法，不推荐 - 高频内部服务且数据可信，可用
RootModel或纯 dict 处理，验证改由上游或 schema 文档约束 - 更稳妥的做法：验证只在 API 入口做，内部函数接收已验证模型，类型注解 + mypy 保后续逻辑安全
最常被忽略的一点：field_validator 里做 HTTP 请求或数据库查询，会让验证变成 IO 瓶颈——验证函数必须是纯计算，否则模型初始化就卡住。
