PostgreSQL의 "줄이 알려진 Prisma 스키마 키워드로 시작되지 않습니다" 오류로 FastAPI 수정

FastAPI 프로젝트에서 Prisma 스키마 검증 오류 극복

설정 FastAPI 프로젝트 Prisma를 사용하면 흥미로울 수 있습니다. 특히 함께 작업할 때는 더욱 그렇습니다. 포스트그레SQL. 그러나 오류가 발생하면 진행이 중단되고 무엇이 잘못되었는지 확신할 수 없게 될 수 있습니다. "줄이 알려진 Prisma 스키마 키워드로 시작하지 않습니다."라는 메시지를 받았다면 혼자가 아닙니다. 이 오류는 Prisma를 처음 설정하는 개발자에게 흔히 발생합니다. 🐍

이 오류는 일반적으로 서식이나 보이지 않는 문자와 같은 미묘한 문제로 인해 Prisma가 스키마 파일의 한 줄을 인식하지 못할 때 나타납니다. 이렇게 작은 오류로 인해 개발이 중단되면 답답합니다. 데이터베이스 쿼리를 시작하려는 개발자의 경우 이 오류의 원인을 이해하는 것이 중요합니다.

이 기사에서는 특히 Python 및 FastAPI의 맥락에서 이 오류가 발생하는 이유를 안내합니다. 잠재적인 원인과 수정 사항을 살펴보고 이러한 신비한 유효성 검사 메시지를 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 실제 사례를 공유하겠습니다.

결국, 당신은 더 명확하게 이해하게 될 것입니다 Prisma의 스키마 검증 프로세스를 완료하고 이러한 오류를 정면으로 해결할 준비가 되어 FastAPI 프로젝트에 맞게 Prisma를 원활하게 설정할 수 있습니다. 이 내용을 한 줄씩 자세히 살펴보고 디버깅해 보겠습니다. 💻

FastAPI의 Prisma 스키마 검증 오류 이해 및 해결

제공된 스크립트는 설정 시 발생하는 일반적인 유효성 검사 오류를 해결하는 것을 목표로 합니다. 프리즈마 ~와 함께 FastAPI 그리고 PostgreSQL. 기본 스크립트는 "줄이 알려진 Prisma 스키마 키워드로 시작하지 않습니다." 오류가 발생할 수 있는 Prisma를 처음 접하는 사람들을 위한 필수 단계인 Schema.prisma 파일의 형식 지정 및 유효성 검사에 중점을 둡니다. 이 오류는 예상치 못한 문자나 공백 불일치 등 서식의 미묘한 문제로 인해 발생하는 경우가 많습니다. Python 스크립트 내에서 "prisma 형식" 및 "prisma 유효성 검사"와 같은 명령을 실행하면 스키마의 구조를 자세히 확인하여 눈에 띄지 않을 수 있는 숨겨진 문제를 찾아낼 수 있습니다. 이 프로세스는 정확한 구성이 중요한 환경을 설정할 때 특히 유용합니다. 🐍

스크립트의 또 다른 주요 측면은 script.prisma 파일에서 BOM(Byte Order Mark)을 제거하도록 특별히 맞춤화된 Python의 lstrip 기능을 사용하는 것입니다. BOM 문자는 다른 시스템에서 생성되거나 편집될 때 때때로 파일에 몰래 들어갈 수 있으며 구문 분석 문제를 일으키는 것으로 알려져 있습니다. 파일을 읽고, 제거하고, 다시 저장하는 작은 유틸리티 기능을 추가함으로써 이 스크립트는 보이지 않는 문자가 Prisma 검증 프로세스를 방해하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 새로운 환경에 코드를 배포했는데 BOM으로 인해 갑자기 오류가 발생했다고 상상해 보세요. 이 기능은 모든 플랫폼에서 스키마 무결성을 보장함으로써 이러한 실망스러운 놀라움을 방지하는 데 도움이 됩니다.

자동화 및 오류 처리를 더욱 향상시키기 위해 스크립트에는 Python의 "하위 프로세스" 및 "unittest" 모듈을 사용하는 테스트 프레임워크가 포함되어 있습니다. 하위 프로세스 호출을 통해 "prisma format" 및 "prisma verify" 명령을 실행하면 스크립트가 출력을 캡처하고 분석하여 배포 전에 스키마가 모든 검증을 통과했는지 확인합니다. 여기에서 단위 테스트를 사용하면 개발자가 이러한 검사를 자동화할 수 있으므로 스키마 변경이 발생할 때마다 수동 개입 없이 신속하게 일관성을 확인할 수 있습니다. 팀이 매일 여러 스키마 업데이트를 수행하는 시나리오를 상상해 보십시오. 이 스크립트를 사용하면 신속한 피드백을 통해 배포 문제를 줄이고 개발 속도를 높일 수 있습니다.

마지막으로 스키마 자체는 PostgreSQL에 대한 필드를 정확하게 설정하는 데 필수적인 "@default(autoincrement())" 및 "@db.VarChar()"와 같은 Prisma 관련 주석을 사용합니다. 예를 들어, autoincrement 지시어는 ID 필드를 자동으로 증가시켜 사용자 데이터 테이블의 고유 키를 더 쉽게 처리할 수 있도록 해줍니다. 마찬가지로, @db.VarChar(25)로 문자열 길이를 정의하면 데이터베이스가 PostgreSQL의 예상 데이터 구조를 준수하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 정밀도는 사소한 정렬 오류라도 런타임 문제로 이어질 수 있는 프로덕션 환경에 특히 유용합니다. 이러한 스크립트는 Prisma 및 FastAPI를 사용하는 모든 사람에게 강력한 기반을 제공하여 PostgreSQL과의 원활한 통합을 위해 스키마의 형식이 올바르게 지정되고 검증되도록 보장합니다. 💻

# Solution 1: Verifying and correcting the schema.prisma file
# Ensure the schema.prisma file has correct formatting and no invisible characters
datasource db {
    provider = "postgresql"
    url      = env("DATABASE_URL")
}

generator client {
    provider = "prisma-client-py"
    recursive_type_depth = 5
}

model User {
    id        Int     @id @default(autoincrement())
    email     String  @unique
    username  String  @db.VarChar(12)
    name      String  @db.VarChar(25)
    lastname  String  @db.VarChar(25)
    password  String  @db.VarChar(20)
}

# Run prisma format and validate commands to test the configuration
!prisma format
!prisma validate

# Solution 2: Rewriting the schema file with Python to remove potential BOM characters
import os

# Function to rewrite schema file without BOM
def remove_bom(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        content = f.read()
    content = content.lstrip(b'\xef\xbb\xbf')
    with open(file_path, 'wb') as f:
        f.write(content)

# Path to schema.prisma
schema_path = "prisma/schema.prisma"
remove_bom(schema_path)

# Validate schema after BOM removal
!prisma validate

import subprocess
import unittest

class TestPrismaSchema(unittest.TestCase):
    def test_prisma_format(self):
        result = subprocess.run(["prisma", "format"], capture_output=True, text=True)
        self.assertEqual(result.returncode, 0, "Prisma format failed.")

    def test_prisma_validate(self):
        result = subprocess.run(["prisma", "validate"], capture_output=True, text=True)
        self.assertEqual(result.returncode, 0, "Prisma validate failed.")

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

일반적인 Prisma 스키마 오류 및 모범 사례 해결

함께 일할 때 프리즈마 FastAPI 설정에서 스키마 유효성 검사 오류는 특히 초보자에게 혼란스럽게 느껴질 수 있습니다. 자주 간과되는 측면 중 하나는 환경 구성입니다. 프리즈마에서는 DATABASE_URL 일반적으로 .env 파일에서 소스를 가져오므로 적절하게 설정하고 위치를 지정해야 합니다. 이 환경 변수가 누락되거나 잘못 구성되면 일반적인 문제가 발생하여 Prisma가 자동으로 실패하거나 오해의 소지가 있는 오류를 생성하게 됩니다. 다음을 보장합니다. prisma/.env 파일에 올바른 형식의 파일이 포함되어 있습니다. DATABASE_URL 연결 관련 오류를 방지할 수 있습니다. 프로세스에 이 간단한 검사를 추가하면 귀중한 디버깅 시간을 절약하고 배포 일관성을 향상시킬 수 있습니다.

PostgreSQL과 함께 Prisma를 사용하는 데 있어 또 다른 필수 측면은 Prisma가 사용하는 다양한 데이터 유형과 이것이 PostgreSQL의 내부 구조에 매핑되는 방식을 이해하는 것입니다. 예를 들어, 프리즈마(Prisma)의 @db.VarChar 지시문은 Python 문자열을 PostgreSQL의 문자 유형에 직접 매핑합니다. 이러한 유형을 잘못 지정하면 Prisma 스키마에서 유효성 검사 오류가 발생할 수 있습니다. 특히 문자열 길이 제약 조건이 PostgreSQL의 필드 요구 사항과 일치하지 않는 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 데이터 유형 매핑에 익숙하면 개발자가 자동 ​​유효성 검사 문제를 방지하고 원활한 데이터베이스 작업을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 🐍

마지막으로 Prisma, FastAPI 및 PostgreSQL 버전 간의 호환성을 인식하는 것이 중요합니다. Prisma의 새로운 릴리스마다 종종 유효성 검사 규칙을 변경하거나 새로운 스키마 지시문을 도입할 수 있는 업데이트가 제공됩니다. Prisma 문서의 버전 요구 사항을 최신 상태로 유지하면 가장 호환되는 최신 구문으로 작업하여 예기치 않은 오류가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 이러한 모범 사례를 염두에 두면 복잡한 스키마의 경우에도 FastAPI용 Prisma 설정이 훨씬 더 간단해질 수 있습니다. 💻