Xác thực đầu vào nâng cao và xử lý lỗi

Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

Vì sao cần đầu vào nâng cao

API cho gọi món nhà hàng
Số lượng món linh hoạt

class Order(BaseModel):
    item1: str
    item2: str
    item3: str

Một nhà hàng

Mô hình lồng nhau trong Pydantic

from pydantic import BaseModel

class Foo(BaseModel):
    count: int

class Bar(BaseModel):
    foo: Foo

>>> m = Bar(foo={'count': 4})
>>> print(m)
foo=Foo(count=4)

from pydantic import BaseModel
from typing import List


class OrderItem(BaseModel):
    name: str
    quantity: int


class RestaurantOrder(BaseModel):
    customer_name: str
    items: List[OrderItem]

Trình xác thực mô hình tùy chỉnh

from fastapi import FastAPI
from fastapi.exceptions import (
    RequestValidationError
)
from pydantic import (
    BaseModel,
    model_validator,
)

from typing import List

class OrderItem(BaseModel):
    name: str
    quantity: int

class RestaurantOrder(BaseModel):
    customer_name: str
    items: List[OrderItem]


    @model_validator(mode="after")

    def validate_after(self):
        if len(self.items) == 0:
           raise RequestValidationError(
               "No items in order!"
           )
        return self

{"detail":"No items in order!"}

Bộ xử lý ngoại lệ toàn cục

from fastapi import FastAPI
from fastapi.exceptions import RequestValidationError
from fastapi.responses import PlainTextResponse


app = FastAPI()

@app.exception_handler(RequestValidationError)

async def validation_exception_handler(request, exc):
    msg = "Input validation error. See the documentation: http://127.0.0.1:8000/docs"
    return PlainTextResponse(msg, status_code=422)

Input validation error. See the documentation: http://127.0.0.1:8000/docs

Cùng luyện tập nào!

Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI