Valider les requêtes avec Pydantic
Rejetez les entrées mal formées avant qu’elles n’atteignent le modèle.
Valider les requêtes avec Pydantic est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Garbage In, Garbage Out
If a client sends the wrong fields or types, your model gets nonsense. You want to reject bad input before it ever reaches the model. 🛡️
Meet Pydantic
FastAPI uses Pydantic to validate requests. You describe the shape of the data with a Python class, and validation happens for free.
Define a Schema
You subclass BaseModel and list the fields with their types. This class becomes the contract for your /predict request body.
from pydantic import BaseModel
class IrisInput(BaseModel):
sepal_length: float
petal_width: floatUse It in the Route
You type-annotate the endpoint argument with your model. FastAPI parses, validates, and hands you a clean object.
@app.post("/predict")
def predict(data: IrisInput):
...Access the Fields
Inside the function the validated data is a normal object. You read each value with simple dot access.
x = [data.sepal_length, data.petal_width]
pred = model.predict([x])Automatic 422 Errors
If a field is missing or has the wrong type, FastAPI returns a 422 response with a clear message. You write zero error-handling code.
Add Value Constraints
You can enforce ranges with Field. Here a measurement must be greater than zero, so negatives are rejected automatically.
from pydantic import Field
sepal_length: float = Field(gt=0)Validate a List of Rows
To score many samples at once, you accept a list of your model. Pydantic validates every item in the batch for you.
@app.post("/predict")
def predict(rows: list[IrisInput]):
...Document Fields
Add descriptions and examples to fields, and they show up in the /docs page so callers know exactly what to send. 📘
sepal_length: float = Field(description="cm", examples=[5.1])Shape the Response Too
You can declare a response_model so the output is validated and documented just like the input, keeping your API contract tight.
@app.post("/predict", response_model=Prediction)
def predict(data: IrisInput):
...Why This Matters
Strong input validation is your first line of defense in production. It blocks malformed requests so the model only ever sees clean, expected data. ✅
Quick Check
A client sends a request missing a required field. What does FastAPI do thanks to Pydantic?
Recap
You defined a BaseModel schema, typed your route with it, added field constraints, and let FastAPI auto-reject bad input with clear 422 errors. Clean data in! 🙌
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Valider les requêtes avec Pydantic » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Valider les requêtes avec Pydantic » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Valider les requêtes avec Pydantic » ?
Rejetez les entrées mal formées avant qu’elles n’atteignent le modèle. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Valider les requêtes avec Pydantic » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Votre premier point de terminaison /predict
- Valider les requêtes avec Pydantic
- Charger le modèle une seule fois au démarrage
- Ajouter une vérification de disponibilité /health