Ontbrekende velden in Pydantic-modellen herstellen

Problemen met Pydantic-e-mailmeldingen oplossen

In dit artikel onderzoeken we waarom Pydantic aangeeft dat velden ontbreken, ook al zijn ze wel in de code aangegeven. Dit probleem doet zich vaak voor bij het maken van een API die e-mailmeldingen verwerkt met extra velden zoals ID en tijdstempels.

We gaan dieper in op de details van het foutbericht en bieden een stapsgewijze oplossing om ervoor te zorgen dat alle velden correct worden herkend. Daarnaast bespreken we best practices voor het omgaan met dergelijke meldingen in Pydantic-modellen.

Commando	Beschrijving
uuid.uuid4()	Genereert een willekeurige UUID (Universally Unique Identifier).
datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat()	Haalt de huidige datum en tijd op in ISO 8601-indeling met UTC-tijdzone.
@app.post("/notifications/email")	Definieert een eindpunt in FastAPI voor het afhandelen van POST-verzoeken om e-mailmeldingen te maken.
Enum	Wordt gebruikt om opsommingen te maken, een reeks symbolische namen die zijn gebonden aan unieke, constante waarden.
BaseModel	Een basisklasse in Pydantic voor het maken van datamodellen met typevalidatie.
dict()	Converteert een Pydantic-modelinstantie naar een woordenboek.

Het Pydantic e-mailmeldingssysteem begrijpen

De meegeleverde scripts zijn ontworpen om een ​​API te creëren met behulp van FastAPI en Pydantic voor het verwerken van e-mailmeldingen. De hoofdstructuur omvat het definiëren van een melding met verschillende velden, zoals de inhoud van de melding, prioriteit en informatie over de afzender. De de opsommingsklasse categoriseert de prioriteitsniveaus als hoog, gemiddeld en laag. De het basismodel bevat de basismeldingsdetails, terwijl het model breidt dit uit met e-mailspecifieke velden zoals email_to En .

De klasse breidt zich verder uit door een automatisch gegenereerde unieke ID toe te voegen met behulp van en een tijdstempel met datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat(). Het API-eindpunt, gedefinieerd met , verwerkt POST-verzoeken om meldingen te maken. De eindpuntfunctie ontvangt een object, drukt de inhoud ervan af met behulp van email_notification.dict(), en retourneert een exemplaar van met de extra velden.

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

Geavanceerd gebruik van Pydantic en FastAPI voor meldingen

Een ander belangrijk aspect waarmee u rekening moet houden bij het gebruik van Pydantic en FastAPI voor het maken van API's is gegevensvalidatie en serialisatie. Pydantic blinkt uit in het garanderen dat gegevens voldoen aan gespecificeerde typen, wat cruciaal is voor het behoud van de gegevensintegriteit. In ons voorbeeld gebruiken we enums zoals zorgt ervoor dat alleen geldige prioriteitsniveaus worden geaccepteerd. Bovendien kan het gebruik van Pydantic's vermogen om geneste modellen te parseren en valideren de verwerking van complexe datastructuren vereenvoudigen. Door het definiëren van de model omvatten we alle relevante velden met betrekking tot e-mailmeldingen.

Bovendien helpt het verwerken van tijdstempels en UUID's binnen Pydantic-modellen om automatisch unieke identificatiegegevens en tijdstempels te beheren, waardoor elke melding traceerbaar en uniek is. Deze praktijk helpt niet alleen bij het opsporen van fouten, maar verbetert ook de veiligheid en betrouwbaarheid van het systeem. De integratie van FastAPI met Pydantic zorgt voor een naadloze afhandeling van verzoeken en gegevensvalidatie, waardoor het een uitstekende keuze is voor het bouwen van robuuste API's. De combinatie van deze tools zorgt ervoor dat de applicatie verschillende randgevallen en fouten op een elegante manier kan afhandelen, waardoor een soepele gebruikerservaring ontstaat.

1. Waar wordt Pydantic voor gebruikt?
2. Pydantic wordt gebruikt voor gegevensvalidatie en instellingenbeheer met behulp van annotaties van het Python-type.
3. Hoe definieer je een enum in Pydantic?
4. Je definieert een enum in Pydantic door middel van subclassificatie en het creëren van symbolische namen die gebonden zijn aan unieke waarden.
5. Wat doet doen in Pydantic?
6. dient als basisklasse voor het maken van datamodellen met typevalidatie- en serialisatiemogelijkheden.
7. Hoe creëer je een unieke identificatie in een Pydantic-model?
8. U kunt een unieke identificatie in een Pydantic-model creëren met behulp van voor het genereren van willekeurige UUID's.
9. Hoe kunt u de huidige tijdstempel in ISO-indeling krijgen?
10. U kunt de huidige tijdstempel in ISO-indeling verkrijgen met behulp van .
11. Wat doet decorateur doen in FastAPI?
12. De decorateur definieert een eindpunt voor het afhandelen van POST-aanvragen in een FastAPI-toepassing.
13. Hoe converteer je een Pydantic-model naar een woordenboek?
14. U kunt een Pydantic-model naar een woordenboek converteren met behulp van de methode.
15. Wat zijn de voordelen van het gebruik van Pydantic met FastAPI?
16. De voordelen van het gebruik van Pydantic met FastAPI zijn onder meer robuuste gegevensvalidatie, automatische documentatie en naadloze afhandeling van verzoeken.

Concluderend kan het probleem van ontbrekende velden in Pydantic-modellen worden aangepakt door te zorgen voor correcte gegevensvalidatie en modelinstantiatie. Het gebruik van FastAPI naast Pydantic biedt een krachtige combinatie voor het bouwen van robuuste API's. Het correct definiëren van opsommingen, het omgaan met geneste modellen en het gebruik van UUID's en tijdstempels helpen effectief bij het beheren van complexe datastructuren. Deze praktijken lossen niet alleen validatiefouten op, maar verbeteren ook de algehele betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid van het systeem, waardoor een soepele en foutloze werking wordt gegarandeerd.