How to ignore invalid values when creating model instanceの解決方法【2025年最新版】

エラーの概要・症状
このエラーが発生する原因
解決方法1（最も効果的）
解決方法2（代替手段）
解決方法3（上級者向け）
エラーの予防方法
関連するエラーと対処法
まとめ

エラーの概要・症状

このエラーメッセージ「How to ignore invalid values when creating model instance」は、PythonのデータバリデーションライブラリであるPydanticを使用している際に発生する問題です。Pydanticは、データモデルを定義し、データの整合性を確保するための強力なツールです。しかし、モデルインスタンスを作成する際に、無効な値が渡されると、デフォルトではValidationErrorが発生します。このエラーが発生すると、プログラムが正しく動作しなくなり、ユーザーはデータの整合性を保ちながら、無効な値を無視したい場合に困惑します。このエラーは、特にAPIからの入力データを処理する際に一般的に遭遇するものです。

具体的には、例えば年齢を表すフィールドに文字列が渡された場合などがあります。以下のようなコードを実行した際にエラーが発生します。

from pydantic import BaseModel

class Foo(BaseModel):
    age: int

instance = Foo(age='invalid')  # これがエラーを引き起こす

このような状況で、無効な値を無視して値をNoneにしたいと考えるユーザーが多くいます。したがって、無効な値を処理する方法についての理解が必要です。

このエラーが発生する原因

このエラーが発生する主な原因は、Pydanticがデータ型に対して厳格なバリデーションを行うためです。具体的には、次のような原因があります：

データ型の不一致：例えば、整数を期待するフィールドに文字列を渡すと、Pydanticはそれを無効な値として扱います。これにより、ValidationErrorが発生します。
バリデーションルールの厳密性：Pydanticは、モデル定義に従ってデータを厳密にチェックします。たとえば、必須のフィールドに値がない場合や、型が不正な場合にエラーを返します。
外部データの不確実性：APIやデータベースからの入力データが常に正確であるとは限りません。無効なデータが送信されることがあり、これが問題を引き起こします。
モデルの不完全な設計：モデルが不完全である場合、つまり、適切なデフォルト値やオプショナルなフィールドが設定されていない場合にも、エラーが発生する可能性があります。

これらの要因によって、無効な値を処理するための適切な対策が求められます。ユーザーは、このエラーを解決するために、無効な値を無視する方法を模索します。

解決方法1（最も効果的）

最も効果的な解決方法は、PydanticのWrapValidatorを使用して、無効な値をNoneに変換する方法です。以下に具体的な手順を示します。

手順1-1（具体的なステップ）

まず、Pydanticの基本クラスを継承して新しいモデルを作成します。以下のコードを参考にしてください。

from collections.abc import Callable
from typing import Annotated, Any
from pydantic import BaseModel, ValidationError, WrapValidator


def invalid_to_none(v: Any, handler: Callable[[Any], Any]) -> Any:
    try:
        return handler(v)
    except ValidationError:
        return None


class Foo(BaseModel):
    age: Annotated[int | None, WrapValidator(invalid_to_none)]
    name: str | None

手順1-2（詳細な操作方法）

上記のコードでは、Fooクラスを定義し、ageフィールドに対してWrapValidatorを適用しています。バリデーションに失敗した場合、invalid_to_none関数が呼ばれ、無効な値をNoneに置き換えます。

次に、モデルインスタンスを作成してみましょう。

instance = Foo(age='invalid', name='Jim')
print(instance.model_dump())  # {'age': None, 'name': 'Jim'}

このように、無効な値がNoneに変換されることを確認できます。

注意点とトラブルシューティング

この方法では、無効な値は無視されますが、必須のフィールドには注意が必要です。必須のフィールドに無効な値が渡された場合、ValidationErrorが発生するため、適切なエラーハンドリングを行うことが重要です。また、古いバージョンのPydantic（2.1以前）では動作しない場合があるため、最新バージョンを使用することを推奨します。

解決方法2（代替手段）

もし前述の方法が効果がない場合、以下の代替手段を試すことができます。この方法では、field_validatorを使用して全てのフィールドを検証します。

from typing import Any
from pydantic import BaseModel, ValidationError, ValidatorFunctionWrapHandler, field_validator


class ForgivingModel(BaseModel):
    age: int | None
    name: str | None

    @field_validator('*', mode='wrap')
    @classmethod
    def ignore_invalid(cls, value: Any, handler: ValidatorFunctionWrapHandler) -> Any:
        try:
            return handler(value)
        except ValidationError:
            return handler(None)

このクラスForgivingModelでは、全てのフィールドに対してignore_invalidメソッドを適用します。このメソッドは、無効な値が渡された場合にNoneを返します。

インスタンス作成時の使用例は以下の通りです。

res = ForgivingModel.model_validate({ "age": "Invalid age", "name": "Bob" })
print(res)  # age=None name='Bob'

この方法も有効ですが、無効な必須フィールドについては注意が必要です。

解決方法3（上級者向け）

上級者向けの解決方法として、コマンドラインや設定変更によるより技術的なアプローチがあります。Pydanticの設定を調整することで、デフォルトのバリデーションロジックをカスタマイズすることも可能です。具体的には、クラスのスコープでデータバリデーションの設定を変更し、特定のフィールドに対して無効な値を無視するように設定できます。

この手法は、より複雑なモデルやビジネスロジックを持つアプリケーション向けになります。具体的なコード例は、プロジェクトの要件に応じて異なるため、ここでは割愛します。

エラーの予防方法

このエラーを未然に防ぐためには、以下の対策を講じることが重要です：

入力データの検証：APIからのデータを受け取る際には、事前にデータの整合性を確認しましょう。無効なデータが送信されないように、クライアント側でのバリデーションを強化します。
オプショナルなフィールドの設定：フィールドがオプショナルである場合には、適切にNoneを許可するようにモデルを設計します。これにより、無効な値が渡された場合でもエラーが発生しにくくなります。
定期的なメンテナンス：モデルのレビューを定期的に行い、新しい要件や変更があればモデルを更新します。

これらの予防策を講じることで、エラーの発生を抑え、より安定したアプリケーションを構築することができます。

まとめ

Pydanticを使用する際の「How to ignore invalid values when creating model instance」は、無効な値を適切に処理するための重要な課題です。WrapValidatorやfield_validatorを利用することで、無効な値を無視することが可能です。エラーの原因を理解し、適切な解決策を講じることで、より堅牢なアプリケーションの構築が可能となります。今後は、入力データの検証やモデル設計に注意を払い、エラーの発生を未然に防ぎましょう。

How to ignore invalid values when creating model instance…