Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как можно перехватить проверку базового поля перед собственной проверкой

В моей модели DRF у меня есть следующее поле:

myfield = ArrayField(
    models.CharField(max_length=7, blank=True, null=True),
    blank=True,
    null=True
)

и в сериализаторе я пишу функцию для проверки этого поля:

def validate_myfield(self, value):  # validate only for this myfield (value = field value from request)
    **some validations**

    return value

но если в поле запроса myfield = "string"/integer_value или т. д. я получаю сообщение об ошибке: Expected a list of items but got type \"int\". из проверки базового поля (из сериализатора остального).

как перехватить эту ошибку перед проверкой myfield (если в поле запроса не массив строк, проверка не начинается) и распечатать мое сообщение об ошибке?

python-3.x python django-rest-framework
04.08.2017

Ответы:


1

если вы хотите проверить тип класса type.isinstance, это очень полезно

def validate_myfield(self, value):  # validate only for this myfield (value = field value from request)
    assert  isinstance(value,list )
    # Your code here when the assertion pass
    to excluse string,and it
    assert not isinstance(value,(int,str))
    return value
04.08.2017
  • Перед запуском функции появится ошибка типа 04.08.2017
  • Немного некорректно описал проблему, отредактировал 04.08.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..