Validazione dell'input in FastAPI

Deployment di AI in produzione con FastAPI

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

Convalidare i dati in input

Diagramma di flusso che mostra una previsione ML con FastAPI

Perché convalidare l'input?

Convalida per l'integrità dei dati
Evita errori nell'applicazione
Si integra con Pydantic
Offre strumenti potenti per la convalida

Un logo di Pydantic

Pydantic per funzioni predefinite

Convalida dei campi con pydantic

Convalida personalizzata con pydantic

Segnalazione degli errori chiara

Segnalazione degli errori durante la convalida

Validator di campo Pydantic

Endpoint di registrazione utente
Convalidare lo username inserito dagli utenti:

from pydantic import BaseModel, Field

class User(BaseModel):
    username: str = Field(..., min_length=3, max_length=50)

Aggiungere validator personalizzati

class User(BaseModel):
    username: str = Field(..., 
                          min_length=3, 
                          max_length=50)
    age: int

    @field_validator('age')
    def age_criteria(cls, age):
        if age < 13:
            raise ValueError('User must be at least 13')
        return age

Validator personalizzati in azione

Richiesta valida:

{"username": "john_doe", "age": 25}

Utente valido: username='john_doe' age=25

Richiesta non valida:

{"username": "too_young", "age": 10}

Errore di convalida per {'username': 'too_young', 'age': 10}: User must be at least 13

Mettere tutto insieme

Segnalazione degli errori durante la convalida

Field validator per username
Validator personalizzato per età
Messaggio d'errore se la convalida fallisce

Mettere tutto insieme

@app.post("/users")
def create_user(user: User):
    return {"message": "User created",
            "user": user.model_dump()}

Output:

{
  "message": "User created successfully",
    "user": {
          "username": "john_doe", 
           "age": 25
    }
}

Esercitiamoci!

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