1.返回对象数据２.测试传参范围3.对传进行限制，理解为DRF的局部钩子4.pydantic的validator：限定name字段进行校验5.pydantic的BaseModel：创建Addr类，并在User类中调用Addr类6.pydantic的BaseModel：创建Data类，调用User获取该结果生成列表，并再data接口中调用类Data获取多用户的结果 

Pydantic是Python使用最广泛的数据验证库。快速且可扩展，Pydantic与您的林特/IDE/大脑很好地搭配。定义数据应该如何在纯、规范的Python3.8+中；使用Pydantic验证它。 https://docs.pydantic.dev/latest/例子：fromdatetimeimportdatetimefromtypingimportTuplefro

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2.1Pydantic简介Pydantic使用python类型注解进行数据验证和配置管理。这是一款能让您更精确地处理数据结构的工具。例如，到目前为止，我们一直依赖字典来定义项目中的典型配方。有了Pydantic，我们可以这样定义配方：frompydanticimportBaseModelclassRecipe(BaseModel):id

ASP.NETCoreRazorPages中，我们可以在页面模型基类中重载OnPageHandlerExecuting方法。下面的例子中，BaseModel继承自PageModel，是所有页面模型的基类。推荐方案：在BaseModel.cs中，重载OnPageHandlerExecuting方法（看下面代码中的注释）：publicoverridevoidOnPageHandlerExecuting