Akousapydantic.ValidationErrorDie Pydantic-Datenvalidierung ist fehlgeschlagen, weil die Eingabedaten nicht dem Schema des Modells entsprechen.
Die an ein Pydantic-Modell übergebenen Daten entsprechen nicht den definierten Feldtypen, Einschränkungen oder Validatoren. Felder fehlen möglicherweise, haben falsche Typen oder bestehen benutzerdefinierte Validierungsregeln nicht.
errors() für spezifische Feldfehler lesen. Eingabedaten korrigieren, damit sie dem Modellschema entsprechen. Optional[type] für nicht erforderliche Felder verwenden. Standardwerte mit Field(default=...) hinzufügen. model_validate() mit strict=False für leniente Verarbeitung verwenden.
IndexErrorEin Sequenzindex liegt außerhalb des gültigen Bereichs für die gegebene Sequenz.
TypeError: object is not iterableEin Objekt, das keine Iteration unterstützt, wurde in einer for-Schleife, beim Entpacken oder in einem anderen iterierbaren Kontext verwendet.
ConnectionRefusedErrorDie Verbindung wurde abgelehnt, weil kein Server an der Zieladresse lauscht.
numpy ValueError: shape mismatchEine numpy-Operation ist fehlgeschlagen, weil die Array-Formen inkompatibel sind.
TypeError: missing required positional argumentEine Funktion wurde aufgerufen, ohne alle erforderlichen Positionsargumente zu übergeben.
ConnectionErrorBei einer Netzwerkoperation ist ein verbindungsbezogener Fehler aufgetreten.