pydantic.ValidationErrorpydantic.ValidationError
Pydantic-datavalidering misslyckades eftersom indata inte matchar modellens schema.
Vad som orsakar detta fel
Data som skickades till en Pydantic-modell stämmer inte överens med definierade fälttyper, begränsningar eller validerare. Fält kan saknas, ha fel typer, eller misslyckas med anpassade valideringsregler.
Hur man åtgärdar det
Läs felets .errors() för specifika fältfel. Åtgärda indata så att de matchar modellschemat. Använd Optional[type] för icke-obligatoriska fält. Lägg till standardvärden med Field(default=...). Använd model_validate() med strict=False för mer tillåtande parsning.
Relaterade felkoder
IndexErrorIndexError: list index out of range
Ett sekvensindex är utanför det giltiga intervallet för den givna sekvensen.
TypeError: object is not iterableTypeError: objektet är inte itererbart
Ett objekt som inte stöder iteration användes i en for-slinga, uppackning eller annat iterabelt sammanhang.
ConnectionRefusedErrorConnectionRefusedError
Anslutningen nekades eftersom ingen server lyssnar på måladressen.
numpy ValueError: shape mismatchnumpy ValueError: dimensionsmatchning misslyckades
En numpy-operation misslyckades eftersom arrayformerna är inkompatibla.
TypeError: missing required positional argumentTypeError: obligatoriskt positionsargument saknas
En funktion anropades utan att alla obligatoriska positionella argument angavs.
ConnectionErrorConnectionError
Ett anslutningsrelaterat fel uppstod under en nätverksoperation.