pydantic-config-generator 0.5.0

Interactive configuration prompt for Pydantic models

pydantic-config-generator

pydantic-config-generator è una libreria Python che fornisce prompt interattivi per la configurazione di modelli Pydantic. Permette di creare interfacce CLI interattive per raccogliere e validare dati secondo i tuoi modelli Pydantic.

Caratteristiche

• 🎯 Validazione automatica: Usa la validazione di Pydantic per garantire dati corretti
• 🔄 Supporto per modelli annidati: Gestisce configurazioni complesse con modelli Pydantic annidati
• ⚡ Facile da usare: Basta passare il tuo modello Pydantic e pydantic-config-generator fa il resto
• 🛡️ Type-safe: Sfrutta il sistema di tipi di Pydantic
• 💾 Salvataggio in file: Salva le configurazioni in formato INI o .env per un uso successivo

Installazione

pip install pydantic-config-generator

Utilizzo

Esempio Base

from pydantic import BaseModel
from pydantic_config_generator import prompt

class ExampleConfig(BaseModel):
    name: str = ''
    surname: str
    age: int
    is_student: bool = True

# Avvia il prompt interattivo
# prompt() restituisce un dizionario con i valori inseriti
config_data = prompt(ExampleConfig)

Esempio con Modelli Annidati

from pydantic import BaseModel
from pydantic_config_generator import prompt

class ExampleSubConfig(BaseModel):
    name: str
    surname: str
    age: int

class ExampleConfig(BaseModel):
    name: str = ''
    surname: str
    age: int
    is_student: bool = True
    teacher: ExampleSubConfig = None

# prompt() restituisce un dizionario
config_data = prompt(ExampleConfig)

Il sistema ti chiederà di inserire i valori per ogni campo, mostrando i valori di default tra parentesi quadre. I campi obbligatori devono essere compilati, mentre quelli opzionali possono essere saltati. Se lasci un campo vuoto e ha un valore di default, verrà utilizzato il valore di default. La funzione prompt() restituisce un dizionario Python con i dati inseriti.

Salvare la Configurazione in un File

Dopo aver raccolto la configurazione tramite prompt(), puoi salvarla in diversi formati:

Salvataggio in formato INI

from pydantic import BaseModel
from pydantic_config_generator import prompt, write_ini

class ExampleConfig(BaseModel):
    name: str = ''
    surname: str
    age: int
    is_student: bool = True

# Raccogli la configurazione (restituisce un dizionario)
config_data = prompt(ExampleConfig)

# Salva in un file INI
# write_ini() accetta un dizionario, non un'istanza BaseModel
write_ini(config_data, 'config.ini')

La funzione write_ini() crea un file INI dove ogni chiave del dizionario diventa una sezione. I modelli annidati vengono salvati come sezioni separate.

Salvataggio in formato .env

from pydantic import BaseModel
from pydantic_config_generator import prompt, write_env

class ExampleConfig(BaseModel):
    name: str = ''
    surname: str
    age: int
    is_student: bool = True

# Raccogli la configurazione (restituisce un dizionario)
config_data = prompt(ExampleConfig)

# Salva in un file .env
# write_env() accetta un dizionario, non un'istanza BaseModel
write_env(config_data, '.env', group_separator='_', use_uppercase=True)

La funzione write_env() supporta i seguenti parametri:

• file: nome del file (default: .env)
• group_separator: separatore per i gruppi annidati (default: .)
• use_uppercase: se usare lettere maiuscole per i nomi delle variabili (default: True)

Funzioni di convenienza

Puoi anche combinare prompt e salvataggio in un'unica chiamata:

from pydantic import BaseModel
from pydantic_config_generator import create_ini, create_env

class ExampleConfig(BaseModel):
    name: str = ''
    surname: str
    age: int
    is_student: bool = True

# Crea e salva direttamente in formato INI
create_ini(ExampleConfig, 'config.ini')

# Crea e salva direttamente in formato .env
create_env(ExampleConfig, '.env', group_separator='_', use_uppercase=True)

Se il file esiste già, ti verrà chiesta conferma prima di sovrascriverlo.

Come Funziona

1. Campi semplici: Per ogni campo del modello, pydantic-config-generator chiede un valore, mostrando il default se disponibile
2. Validazione: Ogni input viene validato secondo le regole del modello Pydantic
3. Modelli annidati: Se un campo è un modello Pydantic, pydantic-config-generator chiede se includerlo (se opzionale) e poi richiede i suoi campi
4. Gestione errori: Se un valore non è valido, viene mostrato un errore e viene richiesto di nuovo
5. Salvataggio in file:
   • prompt() restituisce un dizionario Python con i dati inseriti
   • write_ini() accetta un dizionario e salva la configurazione in formato INI, dove ogni chiave del dizionario diventa una sezione
   • write_env() accetta un dizionario e salva la configurazione in formato .env, con supporto per modelli annidati tramite separatori personalizzabili
   • create_ini() e create_env() combinano prompt e salvataggio in un'unica operazione

Requisiti

• Python >= 3.7
• pydantic >= 1.0, < 2.0

Licenza

MIT License

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