pydantic v2 与 v1 不兼容，必须重写模型类：元类冲突、验证器改用 @field_validator/@modelvalidator、禁用可变默认值、移除 parse* 方法、错误结构扁平化、配置改用 model_config。
pydantic.BaseModel 不能直接继承 v1 的类
Pydantic v2 彻底移除了 BaseModel 的 v1 兼容层，所有继承自 v1 BaseModel 的类在 v2 下会报 TypeError: metaclass conflict 或静默行为异常。这不是语法问题，而是元类和验证逻辑重构导致的底层不兼容。
- 必须重写所有模型类，不能靠
from pydantic import BaseModel替换就完事 - v1 中用
@validator、@root_validator的地方，v2 改用@field_validator和@model_validator，且签名和触发时机不同 - 如果项目里混用了 v1 模型（比如第三方库返回的），别试图用 v2 模型去继承它——要么升级依赖，要么用
model_construct()手动转成 v2 实例
Field(default=…) 和 Field(default_factory=…) 的行为差异变大了
v2 对字段默认值的解析更严格，尤其在嵌套结构或可变对象场景下，容易出现意外的共享引用或校验跳过。
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Field(default=[])在 v1 中虽不推荐但能跑，在 v2 中会直接报PydanticUserError：「mutable default」被明确禁止 - 必须改用
Field(default_factory=list)，同理dict、set等都得走default_factory - v2 中
default只接受不可变字面量（None、42、"abc"），而default_factory必须是无参 callable，不能带参数或闭包捕获外部变量
parse_obj()、parse_raw()、from_orm() 全部被移除
这些 v1 的工厂方法在 v2 中统一收口到模型类本身的 __init__ 和 model_validate() / model_validate_json()，旧代码会直接报 AttributeError。
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MyModel.parse_obj(data)→ 改用MyModel.model_validate(data) -
MyModel.parse_raw(json_str)→ 改用MyModel.model_validate_json(json_str) -
MyModel.from_orm(db_obj)→ 改用MyModel.model_validate(db_obj, from_attributes=True)，注意必须显式传from_attributes=True - 如果用了
Config.orm_mode = True，v2 中要换成model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
错误信息格式和字段名映射变了，调试时容易懵
v2 的 ValidationError 错误结构扁平化，errors() 返回的字典 key 从 v1 的 loc 元组变成字符串路径（如 "user.name"），而且缺失字段不再默认补 None，而是直接报错。
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- v1 报错可能是
[{'loc': ('age',), 'msg': 'field required', ...}]，v2 是[{'type': 'missing', 'loc': ['age'], ...}]—— 注意loc是 list 不是 tuple，且不含字段类型前缀 - 自定义错误提示要用
model_config = ConfigDict(strict=False)配合strict参数控制，不能靠 v1 的allow_population_by_field_name - 如果用了 fastapi，它的自动错误渲染依赖 v2 的 error schema，升级后接口 422 响应体字段路径会变，前端校验逻辑可能需要微调
事情说清了就结束。最麻烦的不是语法改写，而是那些藏在测试用例、mock 数据构造、ORM 交互桥接里的隐式 v1 行为——它们不会报错，但会在某个边缘 case 里悄悄产出错数据。