Pydantic项目中的JSON验证模式增强：支持可调用对象验证

在Python类型验证库Pydantic的最新发展中，团队正在考虑为可调用对象(callable)添加更强大的JSON验证能力。这一改进将显著提升函数参数验证的灵活性，特别是在需要从JSON数据直接验证函数参数的场景中。

当前验证方式的局限性

目前，当开发者使用TypeAdapter或@validate_call()装饰器验证可调用对象时，只能通过Python原生的ArgsKwargs结构进行验证：

from pydantic import TypeAdapter
from pydantic_core import ArgsKwargs

def example_func(a: int, /, *, b: int):
    pass

adapter = TypeAdapter(example_func)
adapter.validate_python(ArgsKwargs((1,), {'b': 1}))

然而，直接从JSON数据验证函数参数却无法实现：

adapter.validate_json('{"a": 1, "b": 2}')  # 这会报错

改进方案

Pydantic团队计划引入一个新的验证模式，使得开发者能够：

1. 对于位置参数和关键字参数分离的函数：

def func(a: int, /, *, b: int):
    pass

# 可以直接验证JSON格式的输入
validate_json('{"a": 1, "b": 2}')

2. 对于可变参数函数：

def func(*args: int, **kwargs: str):
    pass

# 可以验证包含args和kwargs的JSON输入
validate_json('{"args": [1, 2, 3], "kwargs": {"a": "string"}}')

技术实现考量

这一改进需要解决几个关键问题：

1. 参数名唯一性：确保函数参数名不会与潜在的kwargs键名冲突
2. 向后兼容：不影响现有ArgsKwargs验证方式的使用
3. 类型安全：保持Pydantic一贯的严格类型验证特性

团队特别关注这一改进在pydantic_ai项目中的应用，它将替代当前使用的临时解决方案，提供更规范的验证方式。

对开发者的意义

这一改进将带来以下优势：

1. 更简洁的API：直接从JSON验证函数参数，减少中间转换步骤
2. 更好的互操作性：方便处理来自Web请求或其他系统的JSON数据
3. 更一致的验证体验：使函数验证与其他Pydantic验证保持一致的体验

总结

Pydantic团队持续改进其验证系统，这次针对可调用对象的JSON验证增强将进一步提升开发者在处理函数参数验证时的便利性和灵活性。这一改进特别适合需要从外部系统接收JSON数据并直接验证为函数参数的场景，是Pydantic在API开发和数据处理领域实用性的又一重要提升。