pydantic.ValidationErrorpydantic.ValidationError
A validação de dados do Pydantic falhou porque os dados de entrada não correspondem ao schema do model.
O que causa este erro
Os dados passados para um model Pydantic não estão em conformidade com os tipos de campo definidos, restrições ou validators. Campos podem estar ausentes, ter tipos errados ou falhar nas regras de validação customizadas.
Como corrigir
Leia .errors() do erro para identificar falhas em campos específicos. Corrija os dados de entrada para corresponder ao schema do model. Use Optional[type] para campos não obrigatórios. Adicione valores padrão com Field(default=...). Use model_validate() com strict=False para parsing mais permissivo.
Códigos de Erro Relacionados
IndexErrorIndexError: list index out of range
Um índice de sequência está fora do intervalo válido para a sequência fornecida.
TypeError: object is not iterableTypeError: objeto não é iterável
Um objeto que não suporta iteração foi usado em um loop for, desempacotamento ou outro contexto que exige um iterável.
ConnectionRefusedErrorConnectionRefusedError
A conexão foi recusada porque nenhum servidor está escutando no endereço de destino.
numpy ValueError: shape mismatchnumpy ValueError: incompatibilidade de shape
Uma operação numpy falhou porque os shapes dos arrays são incompatíveis.
TypeError: missing required positional argumentTypeError: argumento posicional obrigatório ausente
Uma função foi chamada sem fornecer todos os argumentos posicionais obrigatórios.
ConnectionErrorConnectionError
Ocorreu um erro relacionado à conexão durante uma operação de rede.