Akousapydantic.ValidationErrorLa validation des données Pydantic a échoué car les données d'entrée ne correspondent pas au schéma du modèle.
Les données transmises à un modèle Pydantic ne sont pas conformes aux types de champs, contraintes ou validateurs définis. Des champs peuvent être manquants, avoir des types erronés ou échouer aux règles de validation personnalisées.
Lisez le .errors() de l'erreur pour connaître les échecs de champs spécifiques. Corrigez les données d'entrée pour qu'elles correspondent au schéma du modèle. Utilisez Optional[type] pour les champs non requis. Ajoutez des valeurs par défaut avec Field(default=...). Utilisez model_validate() avec strict=False pour un parsing tolérant.
IndexErrorUn index de séquence est en dehors de la plage valide pour la séquence donnée.
TypeError: object is not iterableUn objet ne prenant pas en charge l'itération a été utilisé dans une boucle for, un dépaquetage ou un autre contexte itérable.
ConnectionRefusedErrorLa connexion a été refusée parce qu'aucun serveur n'écoute sur l'adresse cible.
numpy ValueError: shape mismatchUne opération numpy a échoué car les formes des tableaux sont incompatibles.
TypeError: missing required positional argumentUne fonction a été appelée sans fournir tous les arguments positionnels requis.
ConnectionErrorUne erreur liée à la connexion s'est produite lors d'une opération réseau.