Pydantic v2 中需调用 exc.errors() 才能批量获取所有 ValidationError；返回扁平 list，每项含 loc（tuple 路径）、msg、type 等字段，loc[0] 可结合 model.model_fields[loc[0]].alias 映射前端字段名。
Pydantic v2 的 ValidationError 怎么批量提取所有错误？
默认只报第一个错误，不是 bug，是设计如此——为了快。想收全，得主动调用 errors() 方法。
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errors()返回的是 list，每个元素是 dict，含loc、msg、type等字段，loc是 tuple，比如('age',)或('items', 0, 'name') - 别直接 print
exc对象，那只会显示第一条；要显式捕获后调exc.errors() - v1 用
exc.errors()，v2 同名但返回结构更扁平，不嵌套ctx字段了，升级时注意字段访问方式
用 validate_python() 还是 model_validate()？
二者都走校验逻辑，但入口不同：前者是底层 API，后者是模型方法。日常用 model_validate() 更稳。
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model_validate()自动处理from_attributes=True场景（比如 ORM 实例转模型），validate_python()不管这个 -
validate_python()允许传context和strict，适合测试或特殊解析流程；普通业务校验没必要绕路 - 如果用了
@field_validator，两种方式都触发；但若字段有default_factory，model_validate()会按需构造，默认值逻辑更完整
自定义错误收集：怎么让 ValidationError 带上原始输入字段名？
默认 loc 是路径式元组，前端难映射。得靠 title + 自定义 json_schema_extra 配合后处理。
- 在字段定义里加
alias，比如user_name: str = Field(..., alias='userName')，loc仍为('user_name',)，但可用model.model_json_schema()['properties']反查别名 - 更直接的做法：捕获异常后遍历
exc.errors()，对每个loc[0]查模型字段的alias属性（通过model.model_fields[loc[0]].alias） - 别改
loc本身——那是内部定位路径，强行替换会导致model_dump(exclude_unset=True)等行为异常
FastAPI 里怎么把校验错误转成统一 JSON 格式？
FastAPI 默认返回的 error structure 嵌套深、字段名不一致（比如 detail vs errors），需要中间层拦截。
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- 写个异常处理器，匹配
RequestValidationError，再从exc.body和exc.errors()拼出扁平字段级错误列表 - 注意：FastAPI 的
RequestValidationError和 Pydantic 的ValidationError不是同一个类，前者包装后者，得取exc.errors()而非exc.exc.errors() - 如果用了依赖注入（Depends），校验失败发生在依赖解析阶段，错误类型仍是
RequestValidationError，处理逻辑不变
exc 结构，很容易按文档字面理解错。 
