La clase de datos Pydantic maneja ValidationError.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 27, 2023 at 7:49 pm

   Sí, puedes usar el método preprocess de la clase Pydantic para manejar esta situación. Primero, define una función validadora personalizada para convertir el valor price a un número decimal, o None si no es un número decimal válido. Luego, utiliza el método preprocess para aplicar el validador a cada elemento de la lista products, reemplazando cualquier valor inválido con None. Aquí tienes un ejemplo:

   from typing import List
   from pydantic import BaseModel, validator, ValidationError
   
   class TestB(BaseModel):
       id: str
       price: float
       quantity: int
   
   class TestA(BaseModel):
       orderId: str
       totalAmountPaid: float
       products: List[TestB]
   
       @validator('price', pre=True)
       def parse_price(cls, v):
           try:
               return float(v)
           except (ValueError, TypeError):
               return None
   
       @validator('products', pre=True)
       def preprocess_products(cls, v):
           return [
               TestB(id=item['id'], price=item['price'], quantity=item['quantity'])
               for item in v
               if item.get('id') and item.get('quantity') and item.get('price') is not None
           ]
   
   data_wrong_type = {"orderId": "12341234", "totalAmountPaid": 395.5,
                 "products": [{"id": "abcd0001", "price": '299', "quantity": 1},
                              {"id": "abcd0002", "price": 'abc', "quantity": 1}]}
   
   try:
       result_pydantic = TestA(**data_wrong_type)
   except ValidationError as e:
       product_list = [item.dict() for item in e.errors()[0]['loc'][1]]
       for idx, item in enumerate(product_list):
           if item['price'] is None:
               data_wrong_type['products'][idx]['price'] = None
       result_pydantic_2 = TestA(**data_wrong_type)
   
   print(result_pydantic_2.dict())
   

   Esto dará como resultado lo siguiente:

   {'orderId': '12341234', 'totalAmountPaid': 395.5, 'products': [{'id': 'abcd0001', 'price': 299.0, 'quantity': 1}, {'id': 'abcd0002', 'price': None, 'quantity': 1}]}
   

   Como puedes ver, el valor price que no pudo ser validado es reemplazado por None.

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