从 Pydantic 到 msgspec：一个关于数据校验与掌控的迁移故事

这次框架迁移，让我怀疑人生

说到 Python 的数据校验，我一度觉得自己稳如老狗。Pydantic 是我多年的好伙伴——优雅、强大，还很贴心。一直以来，我都以为世界上只有 Pydantic 一个数据校验“真命天子”，谁还需要别的？

直到有一天，我决定把项目从 FastAPI 迁移到 Litestar。理由很充分：性能更好、架构更清晰、SQLAlchemy 深度集成……嗯，听起来都很香。可惜天有不测风云，Litestar 推荐用 msgspec，而不是 Pydantic。msgspec？说实话，我只知道这个名字。

“切，校验还不都一样？能有多难？”——我天真地想。

事实证明，我错得离谱。

Pydantic 舒适区：一把梭的全能数据校验

来，给大家看看我之前写 Pydantic 校验的神仙写法：

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from pydantic import BaseModel, EmailStr, field_validator

class UserRegistration(BaseModel):
    email: EmailStr  # 自动邮箱格式校验
    password: str
    age: int
    
    @field_validator('password')
    @classmethod
    def validate_password(cls, v: str) -> str:
        if len(v) < 8:
            raise ValueError('密码至少8位')
        if not any(c.isupper() for c in v):
            raise ValueError('密码需要包含大写字母')
        return v
    
    @field_validator('age')
    @classmethod
    def validate_age(cls, v: int) -> int:
        if v < 18:
            raise ValueError('必须年满18岁')
        return v

# FastAPI 用法
@app.post("/register")
async def register(data: UserRegistration):
    # 走到这里说明 data 已经被校验得明明白白
    user = await create_user(data.model_dump())
    return {"message": "用户已创建"}

一份模型定义，所有校验规则都在里面。数据只要能变成 UserRegistration 实例，类型、格式、业务规则全都通过。用惯了 Pydantic，真有点“人生苦短，我用 Pydantic”的豪气。

初见 msgspec：我的校验器去哪儿了？

到了 Litestar，我开始把 Pydantic 模型改成 msgspec 版本：

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import msgspec

class UserRegistration(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    age: int

@post("/register")
async def register(data: UserRegistration) -> dict:
    # 怎么校验邮箱格式？密码强度去哪儿写？
    # 年龄 < 18 怎么拦？
    user = await create_user(msgspec.to_builtins(data))
    return {"message": "用户已创建"}

我盯着屏幕陷入沉思。没有装饰器？没有 EmailStr？自定义校验咋整？疯狂 Google “msgspec field_validator 怎么用”，一无所获。

我第一反应：“这库不行吧，怎么用啊？”

第二反应：“难道是我没领会精髓？”

没错，我确实漏掉了点什么。

真相只有一个：校验其实有两种流派

折腾了好几个小时，啃了一堆文档，终于恍然大悟：Pydantic 和 msgspec 对“数据校验”这件事，理解完全不一样！

来，划重点：

Pydantic 哲学：“一锤子买卖，模型边界一切校验”

Pydantic 主张：只要创建模型实例，所有校验一锅端，类型、格式、业务规则、约束全都来。模型就是真理唯一源泉。

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# Pydantic：一次校验，全部搞定
user = UserRegistration(**incoming_data)  
# ↑ 只要这行没抛错，类型、邮箱、密码、年龄都OK

msgspec 哲学：“类型校验飞快，业务校验你自便”

msgspec 则主张分而治之：

类型校验：自动，极快，像闪电一样
业务校验：自己写，自己掌控，自己负责

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# msgspec：两步走
user = UserRegistration(**incoming_data)  # 类型校验，快！
# ↓ 业务规则校验，自己补
if len(user.password) < 8:
    raise ValueError("密码太短了")

刚开始我觉得这有点反人类，干嘛要拆开？Pydantic 一步到位它不香吗？

后来我发现，这其实很妙。

灵光一现：校验的主动权回到我手里

转折点来了：msgspec 把业务校验的“开关”交给了你！

举个实际的例子：

密码重置的尴尬

我的应用里，注册和重置密码是两个接口，校验逻辑差不多但略有不同。

Pydantic 的写法：

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class UserRegistration(BaseModel):
    email: EmailStr
    password: str
    full_name: str
    
    @field_validator('password')
    @classmethod
    def validate_password(cls, v: str) -> str:
        if len(v) < 8:
            raise ValueError('密码至少8位')
        return v

class PasswordReset(BaseModel):
    email: EmailStr
    password: str
    reset_token: str
    
    @field_validator('password')
    @classmethod
    def validate_password(cls, v: str) -> str:
        # 又写一遍……
        if len(v) < 8:
            raise ValueError('密码至少8位')
        return v

看出来没？密码校验代码得写两遍，业务需求一变，两个地方都得改，心累。

msgspec 的玩法：

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class UserRegistration(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    full_name: str

class PasswordReset(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    reset_token: str

# 校验逻辑集中在服务层
class UserService:
    @staticmethod
    def validate_password(password: str) -> None:
        if len(password) < 8:
            raise ValueError("密码至少8位")
        if not any(c.isupper() for c in password):
            raise ValueError("密码需包含大写字母")
        if not any(c.isdigit() for c in password):
            raise ValueError("密码需包含数字")
    
    async def register(self, data: UserRegistration):
        self.validate_password(data.password)
        # ... 创建用户
    
    async def reset_password(self, data: PasswordReset):
        self.validate_password(data.password)
        # ... 重置密码

校验方法只写一份，两处都能用，业务变更只改一地，省心多了。

其实 msgspec Struct 也能写方法！

我最初以为 msgspec Struct 就是个“数据罐头”，其实你可以给它加自定义方法！

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class UserRegistration(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    age: int
    
    def validate(self) -> None:
        # 邮箱格式校验
        if "@" not in self.email or "." not in self.email.split("@")[-1]:
            raise ValueError("邮箱格式不对")
        # 密码校验
        if len(self.password) < 8:
            raise ValueError("密码至少8位")
        if not any(c.isupper() for c in self.password):
            raise ValueError("密码需包含大写字母")
        # 年龄校验
        if self.age < 18:
            raise ValueError("必须年满18岁")

@post("/register")
async def register(data: UserRegistration) -> dict:
    # 类型校验 msgspec 自动完成
    # 业务校验，我说了算
    data.validate()
    user = await create_user(msgspec.to_builtins(data))
    return {"message": "用户已创建"}

这样你想“模型内校验”也没问题，只不过需要你主动调用。这点Pydantic是自动的，msgspec给了你选择权：

你可以在请求生命周期的任意阶段校验
内部调用可以选择跳过校验
校验规则可以根据上下文定制
可以把校验错误和反序列化错误区分开

性能惊喜：msgspec 真的快到离谱

本来我没想过性能问题，纯粹是想让校验别掉链子。结果跑了一下 benchmark，吓一跳：

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import msgspec
import pydantic
import time

class PydanticUser(pydantic.BaseModel):
    id: int
    email: str
    full_name: str
    is_active: bool

class MsgspecUser(msgspec.Struct):
    id: int
    email: str
    full_name: str
    is_active: bool

data = {
    "id": 12345,
    "email": "[email protected]",
    "full_name": "John Doe",
    "is_active": True
}

# Pydantic
start = time.perf_counter()
for _ in range(100_000):
    user = PydanticUser(**data)
pydantic_time = time.perf_counter() - start

# msgspec
start = time.perf_counter()
for _ in range(100_000):
    user = msgspec.convert(data, type=MsgspecUser)
msgspec_time = time.perf_counter() - start

print(f"Pydantic: {pydantic_time:.3f}s")
print(f"msgspec:  {msgspec_time:.3f}s")
print(f"msgspec快了 {pydantic_time / msgspec_time:.1f} 倍")

# 输出（Ubuntu 24.04.3 LTS，Python 3.14.0b2）:
# Pydantic: 0.053s
# msgspec:  0.017s
# msgspec快了3.2倍

3.2倍！ 只做类型校验就能快成这样。API 响应立马顺滑不少，压力大时优势更明显。

实战对比：一图胜千言

用户注册场景，邮箱、密码、年龄都要校验。

Pydantic 方案

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from pydantic import BaseModel, EmailStr, field_validator

class UserRegistration(BaseModel):
    email: EmailStr
    password: str
    age: int
    full_name: str | None = None
    
    @field_validator('password')
    @classmethod
    def validate_password(cls, v: str) -> str:
        if len(v) < 8:
            raise ValueError('密码至少8位')
        if not any(c.isupper() for c in v):
            raise ValueError('密码需包含大写字母')
        if not any(c.isdigit() for c in v):
            raise ValueError('密码需包含数字')
        return v
    
    @field_validator('age')
    @classmethod
    def validate_age(cls, v: int) -> int:
        if v < 18:
            raise ValueError('必须年满18岁')
        if v > 120:
            raise ValueError('年龄不合理')
        return v

@app.post("/register")
async def register(data: UserRegistration):
    user = await user_service.create(data.model_dump())
    return {"id": user.id}

优点：

一处定义，全部校验
实例化自动校验
EmailStr 自带邮箱格式校验
代码干净

缺点：

校验与请求模型强绑定
校验逻辑难以复用
内部调用想跳过校验不方便
序列化速度一般

msgspec 方案

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import msgspec

class UserRegistration(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    age: int
    full_name: str | None = None
    
    def validate(self) -> None:
        if "@" not in self.email or "." not in self.email.split("@")[-1]:
            raise ValueError("邮箱格式不对")
        if len(self.password) < 8:
            raise ValueError("密码至少8位")
        if not any(c.isupper() for c in self.password):
            raise ValueError("密码需包含大写字母")
        if not any(c.isdigit() for c in self.password):
            raise ValueError("密码需包含数字")
        if self.age < 18:
            raise ValueError("必须年满18岁")
        if self.age > 120:
            raise ValueError("年龄不合理")

@post("/register")
async def register(data: UserRegistration) -> dict:
    data.validate()
    user = await user_service.create(msgspec.to_builtins(data))
    return {"id": user.id}

优点：

类型校验飞快
校验时机你说了算
校验逻辑可复用
需要时可以跳过校验
关注点分离更清晰

缺点：

需要自己记得调用 .validate()
没有现成的 EmailStr，需要自己写格式校验
校验代码手动敲，略多一点
控制器代码多一行

校验逻辑集中到服务层

msgspec 也可以把业务校验搬到 service：

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class UserRegistration(msgspec.Struct):
    email: str
    password: str
    age: int
    full_name: str | None = None

class UserService:
    async def create(self, data: dict) -> User:
        if "@" not in data["email"]:
            raise ValueError("邮箱格式不对")
        if await self.repository.email_exists(data["email"]):
            raise ValueError("邮箱已被注册")
        self._validate_password(data["password"])
        if data["age"] < 18:
            raise ValueError("必须年满18岁")
        return await self.repository.create(data)
    
    @staticmethod
    def _validate_password(password: str) -> None:
        if len(password) < 8:
            raise ValueError("密码太短")
        # ... 其他校验

@post("/register")
async def register(data: UserRegistration) -> dict:
    user = await user_service.create(msgspec.to_builtins(data))
    return {"id": user.id}

这样业务逻辑和模型彻底解耦，代码更易维护。

何时用谁？老司机经验分享

用过两套方案后，我的结论如下：

适合用 Pydantic 的场景

想要数据校验全自动：写好模型，啥都不用管
标准 CRUD 接口：Pydantic 模式成熟
团队偏爱“魔法”：少写代码，更自动
需要生态支持：Pydantic 兼容无数第三方库
性能不是核心诉求：够用就行

适合用 msgspec 的场景

极致性能要求：高并发、实时系统首选
需要校验主动权：你决定何时校验
业务逻辑要复用、要解耦：校验代码集中管理
用 Litestar 框架：官方推荐，效率最佳
想要关注点分离：service 层搞定业务校验

还能混着用！

小秘密：其实两者可以共存。复杂操作用 Pydantic，性能瓶颈用 msgspec。

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# 管理后台复杂校验用 Pydantic
class ComplexUserUpdate(BaseModel):
    ...

# 高频接口数据返回用 msgspec
class UserListResponse(msgspec.Struct):
    ...

总结：校验没有唯一正确的姿势

这次迁移让我明白了：**没有“唯一正确”的数据校验方式。**Pydantic 和 msgspec 只是不同的哲学：

Pydantic：校验应该自动，且面面俱到
msgspec：校验应该显式，且极致高效

各有优劣，视场景选用。

刚开始我觉得 msgspec “不完整”，后来发现显式的校验反而让代码更清晰、好维护。.validate() 这行代码，从“啰嗦”变成了“注释”，明确告诉你“这里发生了业务校验”。手写校验方法还能独立测试和复用。

至于性能提升？那纯属意外之喜。

迁移还在继续

我的 Litestar 迁移之路还没走完，但我已经不再纠结 msgspec 的“与众不同”。曾经的迷惑，成了新的认可。

我会全盘回到 Pydantic 吗？不会。

我会只用 msgspec 吗？也不会。

关键在于：**理解每个工具的设计哲学。**Pydantic 不是“全能”，msgspec 也不是“残缺”——只是各自的优化点不同。用对了场景，才是真本事。

有时候，那些你以为“少了点啥”的库，其实给了你更多自由和掌控感。

（本篇由人类原创，部分细节参考 AI 建议优化 😃）