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field_validator用于校验并可选修改已解析字段值，不负责类型转换；它在解析阶段运行，接收同类型输入、返回同类型输出，多个按定义顺序执行，不可做I/O；field_serializer则仅在序列化时控制输出格式，与输入校验无关。

field_validator 用来改值或抛错，不是做类型转换的

它在数据解析阶段运行，作用是校验并可选地修改字

段原始输入值。比如把字符串转成小写、检查邮箱格式、拒绝空字符串等。注意它不负责类型转换——那是 BeforeValidator 或模型字段类型本身该干的事。

• field_validator 接收的是已初步解析后的值（比如 str 字段收到的就是字符串，不是原始 JSON 字符串）
• 必须返回同类型的值，或抛出 ValueError/TypeError；返回其他类型会静默失败或触发后续类型错误
• 多个 @field_validator 按定义顺序执行，前一个的返回值是后一个的输入
• 别在里面做 I/O 或耗时操作，它属于解析路径，影响初始化性能

field_serializer 控制输出，不影响输入和校验

它只在调用 model.model_dump()、model.model_dump_json() 或 print(model) 等序列化场景触发，对字段赋值、校验、内部存储完全无感。典型用途是脱敏、格式标准化、添加计算字段。

• 默认不启用，需显式传 mode='json' 或 mode='python' 才生效；不加 mode 参数时不会被调用
• 接收的是字段当前存储的值（比如一个 datetime 对象），不是原始输入
• 可以返回任意可序列化的类型（如 str 替代 datetime），但要确保与 return_type 注解一致，否则 IDE 和类型检查可能报错
• 如果同时定义了 @field_validator 和 @field_serializer，它们互不干扰：一个管“进”，一个管“出”

别把 field_validator 当成 before_validator 用

常见误操作是想在 field_validator 里把 str 转成 int，结果报 Input should be a valid integer。这是因为 Pydantic v2 的解析流程是：原始输入 → 类型转换（由字段类型驱动）→ field_validator。类型转换失败发生在 validator 之前，根本进不到你的函数里。

• 真需要预处理原始输入（比如把 "123" 字符串转成 int），得用 BeforeValidator，配合 Annotated
• 例如：age: Annotated[int, BeforeValidator(lambda x: int(x) if isinstance(x, str) else x)]
• field_validator 适合在类型已确定的前提下做业务逻辑校验，比如 if value

serializer 返回 None 会导致字段被忽略（除非显式设 exclude_none=False）

这是容易被忽略的坑。当 @field_serializer 返回 None，Pydantic 默认在 model_dump() 中跳过该字段（类似 exclude_unset=True 的行为），而不是保留 null。

• 若需输出 null，必须返回 None 并设置 when_used='always' + 显式传 exclude_none=False
• 更稳妥的做法是避免返回 None，改用空字符串、默认值或专门的标记对象
• 调试时可用 print() 在 serializer 里确认是否被调用——它只在序列化时触发，赋值时完全不执行

字段验证和序列化的边界在 v2 里划得很清：一个守入口，一个管出口。混用或期待它做类型转换，基本都会卡在解析阶段报错。