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Validateur personnalisé de modèle

Vous disposez d’une API pour mettre à jour un stock, et l’on vous a demandé d’afficher un message d’erreur clair lorsque des quantités négatives sont saisies.

L’exception RequestValidationError a été préchargée pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

Déployer l’IA en production avec FastAPI

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Instructions

  • Importez l’annotation de validation personnalisée de modèle.
  • Implémentez une validation personnalisée qui s’exécute "after" les validations par défaut du modèle.
  • Levez une exception RequestValidationError pour remonter les erreurs de validation à l’utilisateur de l’API.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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
Modifier et exécuter le code