pydantic.ValidationErrorpydantic.ValidationError
Pydantic data validation विफल हुई क्योंकि input data model के schema से मेल नहीं खाती।
इस एरर के कारण
Pydantic मॉडल को दिया गया डेटा तय किए गए फ़ील्ड प्रकारों, बंदिशों या वैलिडेटर के अनुरूप नहीं है। फ़ील्ड गायब हो सकते हैं, उनके प्रकार गलत हो सकते हैं, या वे कस्टम वैलिडेशन नियमों में विफल हो सकते हैं।
इसे कैसे ठीक करें
फ़ील्ड-वार विफलताएँ देखने के लिए एरर का .errors() पढ़ें। इनपुट डेटा को मॉडल के स्कीमा के अनुसार ठीक करें। वैकल्पिक फ़ील्ड के लिए Optional[type] का उपयोग करें। Field(default=...) से डिफ़ॉल्ट मान जोड़ें। नरम पार्सिंग के लिए model_validate() को strict=False के साथ चलाएँ।
संबंधित एरर कोड
IndexErrorIndexError: list index out of range
एक sequence index दी गई sequence की वैध range से बाहर है।
TypeError: object is not iterableTypeError: object iterable नहीं है
जिस ऑब्जेक्ट पर इटरेशन संभव नहीं है, उसे for लूप, अनपैकिंग या किसी और इटरेबल संदर्भ में इस्तेमाल किया गया।
ConnectionRefusedErrorConnectionRefusedError
Connection अस्वीकार कर दिया गया क्योंकि लक्ष्य पते पर कोई सर्वर नहीं सुन रहा था।
numpy ValueError: shape mismatchnumpy ValueError: आकार मेल नहीं खाते
array shapes असंगत होने के कारण numpy ऑपरेशन विफल हुआ।
TypeError: missing required positional argumentTypeError: आवश्यक positional argument गायब है
function को सभी आवश्यक positional arguments दिए बिना कॉल किया गया।
ConnectionErrorConnectionError
नेटवर्क ऑपरेशन के दौरान connection संबंधी त्रुटि हुई।