需捕获ValidationError异常并调用exc.errors()解析：每个错误含loc（字段路径元组）、msg（提示）、type（错误类型），避免直接序列化含敏感信息的ctx/input字段。
pydantic v2 中如何获取验证失败的具体字段和错误信息
直接用 model.model_dump() 或 dict(model) 会抛出 ValidationError，但默认不带上下文。关键是要捕获异常并解析其 errors() 方法返回的结构。
常见错误现象：接口返回 500 而不是 422，或只看到 “validation error” 却不知道哪个字段、什么规则没过。
- 必须用
try/except ValidationError包裹模型实例化过程，不能依赖后续调用 -
exc.errors()返回的是字典列表，每个元素含loc（字段路径）、msg（提示）、type（错误类型，如value_error.missing） -
loc是 tuple，比如("user", "age")表示嵌套字段；根级字段就是("name",)（注意末尾逗号） - 不要直接 jsonify 整个
exc.errors()，部分字段（如input）可能含敏感数据或不可序列化对象
FastAPI 中自动返回结构化 422 错误的原理与自定义限制
FastAPI 默认把 ValidationError 转成符合 OpenAPI 规范的 JSON 响应，字段在 detail 下，但格式固定、不可控。想加额外字段（如错误码、i18n key）就得自己接管。
使用场景：需要统一错误码体系、做前端表单精准高亮、或对接内部监控系统。
- 重写
RequestValidationError异常处理器时，exc.body是原始请求体（bytes），exc.errors()才是校验结果 - FastAPI 的
RequestValidationError和 pydantic 的ValidationError不是同一个类，前者包装了后者 - 若手动调用
MyModel.model_validate(request_body)，抛出的是纯 pydantic 异常，不会触发 FastAPI 的 422 处理逻辑 - 自定义响应中避免返回
ctx字段（含动态参数），容易泄露内部逻辑或引发序列化错误
嵌套模型 + Union 类型下错误定位为什么经常不准
当字段声明为 Union[TypeA, TypeB] 且两个类型都有同名字段时，pydantic 会尝试逐个匹配，失败信息里的 loc 可能指向第一个类型，而非实际传入的数据结构。
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性能影响：每个 Union 分支都会完整执行一次验证，字段越多、嵌套越深，错误堆栈越长、定位越模糊。
- 用
Field(discriminator="type")替代裸Union，可强制先看 discriminator 字段再分发，错误更精准 - 嵌套模型中某字段为
Optional[List[Item]]且传了null，错误类型是type_error.none_not_allowed，但loc可能显示为("items", 0, "name")—— 实际是顶层字段缺失，不是子项问题 - 调试时打印
exc.json(indent=2)比str(exc)更可靠，后者会省略部分上下文
生产环境绕过 ValidationError 堆栈泄露敏感信息的实操方式
默认异常响应里可能包含字段默认值、正则表达式、甚至函数名（比如自定义 @field_validator 的函数名），这些都不该暴露给调用方。
兼容性影响：pydantic v1 的 error_messages 参数在 v2 中已移除，改用 json_schema_extra 或自定义 __pydantic_core_schema__。
- 在异常处理器中过滤
errors()结果，删掉"ctx"、"url"、"input"等键 - 用
model_config = ConfigDict(strict=True)避免隐式类型转换带来的“看似成功实则失真”问题 - 对手机号、身份证等字段，不要在
Field(pattern=...)里写完整正则，改用@field_validator并在异常中统一返回泛化提示（如 “格式不正确”）
最易被忽略的是：即使用了 Field(default_factory=lambda: ...)，如果工厂函数抛异常，错误类型会变成 function_type 而非验证错误，errors() 里根本不会出现该字段 —— 这时候得去查日志，而不是看接口响应。
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