एडवांस्ड इनपुट वेलिडेशन और एरर हैंडलिंग

FastAPI के साथ प्रोडक्शन में AI डिप्लॉय करना

Matt Eckerle

Software and Data Engineering Leader

हमें एडवांस्ड इनपुट की ज़रूरत क्यों है

रेस्टोरेंट ऑर्डर के लिए API
आइटम्स की वैरिएबल संख्या

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

एक रेस्टोरेंट

नेस्टेड Pydantic मॉडल्स

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]

कस्टम मॉडल वेलिडेटर्स

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!"}

ग्लोबल एक्सेप्शन हैंडलर्स

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

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