Benutzerdefinierter Modellvalidator
Du hast eine API zum Aktualisieren des Lagerbestands und sollst eine benutzerfreundliche Fehlermeldung anzeigen, wenn negative Mengen eingegeben werden.
Die Ausnahme „ RequestValidationError “ wurde schon für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
KI mit FastAPI in die Produktion bringen
Anleitung zur Übung
- Importier die Anmerkung für die benutzerdefinierte Modellvalidierung.
- Mach eine eigene Modellüberprüfung, die nach den Standardmodellüberprüfungen von „
"after"“ läuft. - Löse eine Ausnahme vom Typ „
RequestValidationError“ aus, um Validierungsfehler für den API-Benutzer anzuzeigen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import annotation for custom validation
from pydantic import BaseModel, ____
class InventoryRecord(BaseModel):
name: str
quantity: int
# Create custom validator that runs after default validation
@model_validator(mode="____")
def validate_after(self):
if len(self.quantity) < 0:
# Raise request validation error
raise ____(
"Negative quantity is not allowed!"
)
return self