Como Ignorar Valores Inválidos ao Criar Instâncias de Modelos

Visão Geral do Erro

O erro “How to ignore invalid values when creating model instance” (Como ignorar valores inválidos ao criar uma instância de modelo) ocorre quando, ao tentar criar uma instância de um modelo (como em bibliotecas de validação de dados como Pydantic), um ou mais dos valores fornecidos não são válidos. Isso pode resultar em uma exceção de erro de validação, impedindo a criação da instância do modelo. A seguir, discutiremos as causas comuns desse erro e apresentaremos métodos eficazes para ignorar esses valores inválidos durante a criação de instâncias de modelos.

Causas Comuns

As causas mais frequentes para esse erro incluem:
1. Tipos de Dados Inválidos: Tentativas de atribuir um tipo de dado não correspondente ao definido no modelo.
2. Campos Obrigatórios: Falta de valores para campos que são obrigatórios ou que não podem ser None.
3. Validação de Campos: Erros gerados por validações personalizadas que não permitem valores inesperados.
4. Uso de Bibliotecas de Validação: A utilização de bibliotecas como Pydantic que são rigorosas quanto à validade dos dados.

Métodos de Solução

A seguir, apresentamos três métodos práticos para lidar com valores inválidos ao criar instâncias de modelos:

Método 1: Usando WrapValidator

Uma abordagem para ignorar valores inválidos é utilizar o WrapValidator do Pydantic. Essa função permite que você envolva a validação e trate erros de maneira personalizada.

“`python
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

Exemplo de uso

instance = Foo(age=”inválido”, name=”Jim”)
print(instance.model_dump()) #