Hva brukes Pydantic til?

Pydantic brukes til datavalidering og innstillingsadministrasjon ved hjelp av Python-merknader.

Hvordan definerer du en enum i Pydantic?

Du definerer en enum i Pydantic ved underklassing Enum og skape symbolske navn bundet til unike verdier.

Hva gjÃ¸r BaseModel gjÃ¸re i Pydantic?

BaseModel fungerer som en basisklasse for Ã¥ lage datamodeller med typevalidering og serialiseringsmuligheter.

Hvordan lager du en unik identifikator i en Pydantisk modell?

Du kan opprette en unik identifikator i en Pydantisk modell ved Ã¥ bruke uuid.uuid4() for Ã¥ generere tilfeldige UUID-er.

Hvordan kan du fÃ¥ gjeldende tidsstempel i ISO-format?

Du kan fÃ¥ gjeldende tidsstempel i ISO-format ved Ã¥ bruke datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat().

Hva gjÃ¸r @app.post dekoratÃ¸r gjÃ¸re i FastAPI?

De @app.post decorator definerer et endepunkt for hÃ¥ndtering av POST-forespÃ¸rsler i en FastAPI-applikasjon.

Hvordan konverterer du en Pydantisk modell til en ordbok?

Du kan konvertere en Pydantisk modell til en ordbok ved Ã¥ bruke dict() metode.

Hva er fordelene med Ã¥ bruke Pydantic med FastAPI?

Fordelene ved Ã¥ bruke Pydantic med FastAPI inkluderer robust datavalidering, automatisk dokumentasjon og sÃ¸mlÃ¸s forespÃ¸rselshÃ¥ndtering.

Hvordan fikse manglende felt i pydantiske modeller

Mia Chevalier

Fredag 17. mai 2024 19:20:32

Feilsøking av Pydantic e-postvarslingsproblemer

I denne artikkelen undersøker vi hvorfor Pydantic indikerer at felt mangler, selv om de er deklarert i koden. Dette problemet oppstår ofte når du oppretter et API som behandler e-postvarsler med tilleggsfelt som ID og tidsstempler.

Vi vil dykke ned i detaljene i feilmeldingen og gi en trinn-for-trinn-løsning for å sikre at alle felt gjenkjennes riktig. I tillegg vil vi diskutere beste praksis for håndtering av slike varsler i Pydantic-modeller.

Kommando	Beskrivelse
uuid.uuid4()	Genererer en tilfeldig UUID (Universally Unique Identifier).
datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat()	Henter gjeldende dato og klokkeslett i ISO 8601-format med UTC-tidssone.
@app.post("/notifications/email")	Definerer et endepunkt i FastAPI for håndtering av POST-forespørsler for å opprette e-postvarsler.
Enum	Brukes til å lage opptellinger, et sett med symbolske navn bundet til unike, konstante verdier.
BaseModel	En basisklasse i Pydantic for å lage datamodeller med typevalidering.
dict()	Konverterer en pydantisk modellforekomst til en ordbok.

Forstå Pydantic Email Notification System

De medfølgende skriptene er designet for å lage et API ved å bruke FastAPI og Pydantic for å håndtere e-postvarsler. Hovedstrukturen inkluderer å definere en varsling med ulike felt som varslingsinnhold, prioritet og avsenderinformasjon. De NotificationPriority enumeration class kategoriserer prioritetsnivåene som høy, middels og lav. De Notification basismodellen inneholder de grunnleggende varslingsdetaljene, mens EmailNotification modellen utvider dette til å inkludere e-postspesifikke felt som email_to og email_from.

De EmailNotificationSystem klasse strekker seg ytterligere EmailNotification ved å legge til en automatisk generert unik ID ved hjelp av uuid.uuid4() og et tidsstempel med datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat(). API-endepunktet, definert med @app.post("/notifications/email"), håndterer POST-forespørsler for å lage varsler. Endepunktfunksjonen create_notification mottar en EmailNotification objekt, skriver ut innholdet ved hjelp av email_notification.dict(), og returnerer en forekomst av EmailNotificationSystem med tilleggsfeltene.

Løse problemer med manglende felt i Pydantic API

Python med FastAPI og Pydantic

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

Beste praksis for håndtering av varsler i Pydantic

Python med FastAPI og Pydantic

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

Avansert bruk av Pydantic og FastAPI for varsler

Et annet viktig aspekt å vurdere når du bruker Pydantic og FastAPI for å lage APIer, er datavalidering og serialisering. Pydantic utmerker seg ved å sikre at data samsvarer med spesifiserte typer, noe som er avgjørende for å opprettholde dataintegriteten. I vårt eksempel bruker enums som NotificationPriority sikrer at kun gyldige prioritetsnivåer aksepteres. I tillegg kan bruk av Pydantics evne til å analysere og validere nestede modeller forenkle håndteringen av komplekse datastrukturer. Ved å definere EmailNotification modell, kapsler vi inn alle relevante felt relatert til e-postvarsler.

Videre hjelper håndtering av tidsstempler og UUID-er i Pydantic-modeller til å automatisk administrere unike identifikatorer og tidsstempler, og sikrer at hver melding er sporbar og unik. Denne praksisen hjelper ikke bare med feilsøking, men forbedrer også sikkerheten og påliteligheten til systemet. FastAPIs integrasjon med Pydantic muliggjør sømløs forespørselshåndtering og datavalidering, noe som gjør det til et utmerket valg for å bygge robuste APIer. Kombinasjonen av disse verktøyene sikrer at applikasjonen kan håndtere ulike kantsaker og feil elegant, og gir en jevn brukeropplevelse.

Vanlige spørsmål om Pydantic og FastAPI

Hva brukes Pydantic til?
Pydantic brukes til datavalidering og innstillingsadministrasjon ved hjelp av Python-merknader.
Hvordan definerer du en enum i Pydantic?
Du definerer en enum i Pydantic ved underklassing Enum og skape symbolske navn bundet til unike verdier.
Hva gjør BaseModel gjøre i Pydantic?
BaseModel fungerer som en basisklasse for å lage datamodeller med typevalidering og serialiseringsmuligheter.
Hvordan lager du en unik identifikator i en Pydantisk modell?
Du kan opprette en unik identifikator i en Pydantisk modell ved å bruke uuid.uuid4() for å generere tilfeldige UUID-er.
Hvordan kan du få gjeldende tidsstempel i ISO-format?
Du kan få gjeldende tidsstempel i ISO-format ved å bruke datetime.datetime.now(datetime.UTC).isoformat().
Hva gjør @app.post dekoratør gjøre i FastAPI?
De @app.post decorator definerer et endepunkt for håndtering av POST-forespørsler i en FastAPI-applikasjon.
Hvordan konverterer du en Pydantisk modell til en ordbok?
Du kan konvertere en Pydantisk modell til en ordbok ved å bruke dict() metode.
Hva er fordelene med å bruke Pydantic med FastAPI?
Fordelene ved å bruke Pydantic med FastAPI inkluderer robust datavalidering, automatisk dokumentasjon og sømløs forespørselshåndtering.

Siste tanker om Pydantic Field Issues

Avslutningsvis kan problemet med manglende felt i Pydantiske modeller løses ved å sikre korrekt datavalidering og modellinstansiering. Å bruke FastAPI sammen med Pydantic tilbyr en kraftig kombinasjon for å bygge robuste APIer. Riktig definering av enums, håndtering av nestede modeller og bruk av UUID-er og tidsstempler hjelper effektivt med å administrere komplekse datastrukturer. Denne praksisen løser ikke bare valideringsfeil, men forbedrer også den generelle påliteligheten og vedlikeholdsevnen til systemet, og sikrer jevn og feilfri drift.