FastAPI - Валидация данных с Pydantic #3

• Валидация данных необходима для проверки корректности и структуры данных, отправляемых клиентом.  

• Валидация помогает убедиться, что данные соответствуют заданной модели и могут быть обработаны сервером.  

• Создание эндпоинта для добавления сделок в базу данных.  

• Использование библиотеки Pydantic для создания модели данных.  

• Валидация данных на соответствие модели и обработка ошибок.  

• Проверка корректности данных, отправляемых клиентом.  

• Использование Pydantic для отображения ошибок в удобном для клиента формате.  

• Пример с отрицательной ценой и ограничениями на длину строки.  

• Валидация данных, отправляемых клиенту, с помощью библиотеки Pydantic.  

• Пример с получением пользователя и проверкой его полей.  

• Использование декоратора для валидации данных и отображение модели в документации.  

• Пример с рейтинговой платформой для инвесторов.  

• Создание класса для описания достижений пользователя.  

• Валидация данных с использованием типов данных и перечислений.  

• Создана сложная структура данных через Pydantic.  

• Список пользователей с идеями, ролями, именами и званиями.  

• Звания могут быть вложенными структурами.  

• Проверка данных на валидность.  

• Ошибка при отсутствии звания у пользователя.  

• Использование библиотеки ObjC для опциональных параметров.  

• Возможность отображения ошибок клиенту.  

• Использование функции и декоратора для обработки ошибок валидации.  

• Отправка детальной информации об ошибке клиенту.  

• Пример ошибки при отправке неверных данных.  

• Получение подробной информации об ошибке в ответе.  

• Завершение видео и благодарность за просмотр.