Comment corriger les champs manquants dans les modèles Pydantic

Dépannage des problèmes de notification par e-mail de Pydantic

Dans cet article, nous explorons pourquoi Pydantic indique que des champs sont manquants, même s'ils sont déclarés dans le code. Ce problème survient souvent lors de la création d'une API qui traite les notifications par courrier électronique avec des champs supplémentaires tels que l'ID et l'horodatage.

Nous allons plonger dans les détails du message d'erreur et fournir une solution étape par étape pour garantir que tous les champs sont correctement reconnus. De plus, nous discuterons des meilleures pratiques pour gérer de telles notifications dans les modèles Pydantic.

Commande	Description
uuid.uuid4()	Génère un UUID (Universally Unique Identifier) ​​aléatoire.
datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat()	Obtient la date et l'heure actuelles au format ISO 8601 avec le fuseau horaire UTC.
@app.post("/notifications/email")	Définit un point de terminaison dans FastAPI pour gérer les requêtes POST afin de créer des notifications par e-mail.
Enum	Utilisé pour créer des énumérations, un ensemble de noms symboliques liés à des valeurs uniques et constantes.
BaseModel	Une classe de base dans Pydantic pour créer des modèles de données avec validation de type.
dict()	Convertit une instance de modèle Pydantic en dictionnaire.

Comprendre le système de notification par e-mail Pydantic

Les scripts fournis sont conçus pour créer une API utilisant FastAPI et Pydantic pour gérer les notifications par e-mail. La structure principale comprend la définition d'une notification avec divers champs tels que le contenu de la notification, la priorité et les informations sur l'expéditeur. Le La classe d'énumération classe les niveaux de priorité comme étant élevé, moyen et faible. Le le modèle de base contient les détails de base de la notification, tandis que le Le modèle étend cela pour inclure des champs spécifiques au courrier électronique tels que email_to et .

Le la classe s'étend encore en ajoutant un identifiant unique généré automatiquement à l'aide de et un horodatage avec datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat(). Le point de terminaison de l'API, défini avec , gère les requêtes POST pour créer des notifications. La fonction de point final reçoit un objet, imprime son contenu en utilisant email_notification.dict(), et renvoie une instance de avec les champs supplémentaires.

from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
import uuid
import datetime

app = FastAPI()

class NotificationPriority(Enum):
    high = "high"
    medium = "medium"
    low = "low"

class Notification(BaseModel):
    notification: str
    priority: NotificationPriority
    notification_from: str

class EmailNotification(Notification):
    email_to: str
    email_from: str | None = None

class EmailNotificationSystem(BaseModel):
    id: uuid.UUID = uuid.uuid4()
    ts: datetime.datetime = datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat()
    email: EmailNotification

@app.post("/notifications/email")
async def create_notification(email_notification: EmailNotification):
    print(email_notification.dict())
    system = EmailNotificationSystem(email=email_notification)
    return system

from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
import uuid
import datetime

app = FastAPI()

class NotificationPriority(Enum):
    HIGH = "high"
    MEDIUM = "medium"
    LOW = "low"

class Notification(BaseModel):
    notification: str
    priority: NotificationPriority
    notification_from: str

class EmailNotification(Notification):
    email_to: str
    email_from: str | None = None

class EmailNotificationSystem(BaseModel):
    id: uuid.UUID = uuid.uuid4()
    ts: datetime.datetime = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc)
    email: EmailNotification

@app.post("/notifications/email")
async def create_notification(email_notification: EmailNotification):
    print(email_notification.dict())
    system = EmailNotificationSystem(email=email_notification)
    return system

Utilisation avancée de Pydantic et FastAPI pour les notifications

Un autre aspect important à prendre en compte lors de l'utilisation de Pydantic et FastAPI pour créer des API est la validation et la sérialisation des données. Pydantic excelle à garantir que les données sont conformes aux types spécifiés, ce qui est crucial pour maintenir l'intégrité des données. Dans notre exemple, en utilisant des énumérations comme garantit que seuls les niveaux de priorité valides sont acceptés. De plus, tirer parti de la capacité de Pydantic à analyser et valider des modèles imbriqués peut simplifier la gestion de structures de données complexes. En définissant le modèle, nous encapsulons tous les champs pertinents liés aux notifications par e-mail.

De plus, la gestion des horodatages et des UUID dans les modèles Pydantic permet de gérer automatiquement les identifiants et les horodatages uniques, garantissant que chaque notification est traçable et unique. Cette pratique facilite non seulement le débogage, mais améliore également la sécurité et la fiabilité du système. L'intégration de FastAPI avec Pydantic permet une gestion transparente des requêtes et une validation des données, ce qui en fait un excellent choix pour créer des API robustes. La combinaison de ces outils garantit que l'application peut gérer divers cas extrêmes et erreurs avec élégance, offrant ainsi une expérience utilisateur fluide.

1. A quoi sert Pydantic ?
2. Pydantic est utilisé pour la validation des données et la gestion des paramètres à l'aide d'annotations de type Python.
3. Comment définissez-vous une énumération dans Pydantic ?
4. Vous définissez une énumération dans Pydantic en sous-classant et créer des noms symboliques liés à des valeurs uniques.
5. Qu'est-ce que faire en Pydantic ?
6. sert de classe de base pour créer des modèles de données avec des capacités de validation de type et de sérialisation.
7. Comment créer un identifiant unique dans un modèle Pydantic ?
8. Vous pouvez créer un identifiant unique dans un modèle Pydantic en utilisant pour générer des UUID aléatoires.
9. Comment obtenir l'horodatage actuel au format ISO ?
10. Vous pouvez obtenir l'horodatage actuel au format ISO en utilisant .
11. Qu'est-ce que décorateur faire dans FastAPI?
12. Le decorator définit un point de terminaison pour gérer les requêtes POST dans une application FastAPI.
13. Comment convertir un modèle Pydantic en dictionnaire ?
14. Vous pouvez convertir un modèle Pydantic en dictionnaire à l'aide du méthode.
15. Quels sont les avantages de l'utilisation de Pydantic avec FastAPI ?
16. Les avantages de l'utilisation de Pydantic avec FastAPI incluent une validation robuste des données, une documentation automatique et une gestion transparente des demandes.

En conclusion, le problème des champs manquants dans les modèles Pydantic peut être résolu en garantissant une validation correcte des données et une instanciation du modèle. L'utilisation de FastAPI aux côtés de Pydantic offre une combinaison puissante pour créer des API robustes. Définir correctement les énumérations, gérer les modèles imbriqués et utiliser les UUID et les horodatages aident efficacement à gérer des structures de données complexes. Ces pratiques résolvent non seulement les erreurs de validation, mais améliorent également la fiabilité globale et la maintenabilité du système, garantissant ainsi un fonctionnement fluide et sans erreur.