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Python编程pydantic触发及访问错误处理

开发者 https://www.devze.com 2022-12-01 14:10 出处:网络 作者: 小菠萝测试笔记
目录常见触发错误的情况错误的触发注意访问错误的方式简单栗子复杂栗子自定义错误自定义错误模板类PydanticValueError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...
目录
  • 常见触发错误的情况
  • 错误的触发
  • 注意
  • 访问错误的方式
  • 简单栗子
  • 复杂栗子
  • 自定义错误
  • 自定义错误模板类
    • PydanticValueError

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',
    recursivUgeYNATcSe_model={'lat': 4.2, 'l编程客栈ng': '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"
编程客栈        ],
        "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", gwww.cppcns.comot "{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 \UgeYNATcS"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

Python编程pydantic触发及访问错误处理

以上就是python编程pydantic触发及访问错误处理的详细内容,更多关于pydantic触发及访问错误的资料请关注我们其它相关文章!

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