Python编程pydantic触发及访问错误处理
常见触发错误的情况
- 如果传入的字段多了会自动过滤
 - 如果传入的少了会报错,必填字段
 - 如果传入的字段名称对不上也会报错
 - 如果传入的类型不对会自动转换
 - 如果不能转换则会报错
 
错误的触发
pydantic 会在它正在验证的数据中发现错误时引发 ValidationError
注意
验证代码不应该抛出 ValidationError 本身
而是应该抛出 ValueError、TypeError、AssertionError 或他们的子类
ValidationError 会包含所有错误及其发生方式的信息
访问错误的方式
e.errors() :返回输入数据中发现的错误的列表
e.json() :以 JSON 格式返回错误(推荐)
str(e) :以人类可读的方式返回错误
简单栗子
# 一定要导入 ValidationError from pydantic import BaseModel, ValidationError class Person(BaseModel): id: int name: str try: # id是个int类型,如果不是int或者不能转换int会报错 p = Person(id="ss", name="hallen") except ValidationError as e: # 打印异常消息 print(e.errors())
e.errors() 的输出结果
[{'loc': ('id',), 'msg': 'value is not a valid integer', 'type': 'type_error.integer'}]
e.json() 的输出结果
[
  {
 "loc": [
"id"
 ],
 "msg": "value is not a valid integer",
 "type": "type_error.integer"
  }
]
str(e) 的输出结果
1 validation error for Person id value is not a valid integer (type=type_error.integer)
复杂栗子
class Location(BaseModel):
 lat = 0.1
 lng = 10.1
class Model(BaseModel):
 is_required: float
 gt_int: conint(gt=42)
 list_of_ints: List[int] = None
 a_float: float = None
 recursive_model: Location = None  
data = dict(
 list_of_ints=['1', 2, 'bad'],
 a_float='not a float',
 recursive_model={'lat': 4.2, 'lng': 'New York'},
 gt_int=21
) 
try:
 Model(**data)
except ValidationError as e:
 print(e.json(indent=4))
输出结果
[
 {
  "loc": [
"is_required"
  ],
  "msg": "field required",
  "type": "value_error.missing"
 },
 {
  "loc": [
"gt_int"
  ],
  "msg": "ensure this value is greater than 42",
  "type": "value_error.number.not_gt",
  "ctx": {
"limit_value": 42
  }
 },
 {
  "loc": [
"list_of_ints",
2
  ],
  "msg": "value is not a valid integer",
  "type": "type_error.integer"
 },
 {
  "loc": [
"a_float"
  ],
  "msg": "value is not a valid float",
  "type": "type_error.float"
 },
 {
  "loc": [
"recursive_model",
"lng"
  ],
  "msg": "value is not a valid float",
  "type": "type_error.float"
 }
]
value_error.missing:必传字段缺失
value_error.number.not_gt:字段值没有大于 42
type_error.integer:字段类型错误,不是 integer
自定义错误
# 导入 validator
from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator 
class Model(BaseModel):
 foo: str
 
 # 验证器
 @validator('foo')
 def name_must_contain_space(cls, v):
  if v != 'bar':
# 自定义错误信息
raise ValueError('value must be bar')
  # 返回传进来的值
  return v 
try:
 Model(foo="ber")
except ValidationError as e:
 print(e.json())
输出结果
[
  {
 "loc": [
"foo"
 ],
 "msg": "value must be bar",
 "type": "value_error"
  }
]
自定义错误模板类
from pydantic import BaseModel, PydanticValueError, ValidationError, validator 
class NotABarError(PydanticValueError):
 code = 'not_a_bar'
 msg_template = 'value is not "bar", got "{wrong_value}"' 
class Model(BaseModel):
 foo: str
 
 @validator('foo')
 def name_must_contain_space(cls, v):
  if v != 'bar':
raise NotABarError(wrong_value=v)
  return v
  try:
 Model(foo='ber')
except ValidationError as e:
 print(e.json())
输出结果
[
  {
 "loc": [
"foo"
 ],
 "msg": "value is not \"bar\", got \"ber\"",
 "type": "value_error.not_a_bar",
 "ctx": {
"wrong_value": "ber"
 }
  }
]
PydanticValueError
自定义错误类需要继承这个或者 PydanticTypeError

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