🚨 Баг на ровном месте: как NaN превратился в None и сломал Pydantic

Недавно наткнулись на очень показательный баг в Python-проекте с распределёнными процессами.

Один алгоритм считает числовые пороги (`float`) и передаёт их другому процессу в виде JSON. Модели общие, всё на Pydantic — красота, типизация, валидация.

И вдруг второй процесс падает с ошибкой:

> Input should be a valid number, input_value=None

Хотя первый процесс отправлял… float.

🧩 Что произошло

В одном из порогов оказалось значение NaN:

thr = Thresholds(high=float('nan'), low=0.0)
json_str = thr.model_dump_json()
print(json_str)
# {"high": null, "low": 0.0}

🧩 Почему NaN стал null

Потому что:
— В IEEE 754 у float есть спецзначение NaN
— В JSON стандарте — нет представления для NaN
— Разрешены только: число, строка, объект, массив, true, false, null

Поэтому сериализатор делает единственное, что может — превращает NaN → null.

А дальше:

JSON null → Python None

И Pydantic получает:

high=None

Но поле объявлено как float, а не float | None → валидация падает.

То есть:

float('nan')  → JSON null → Python None 

Сериализация и десериализация не являются обратными операциями.

🧩 Почему это особенно коварно

NaN — валидный float. Его часто используют как “значение не определено”.

И у него особая логика:

nan > 10   # False
nan < 10   # False
nan == 10  # False

А вот None — это уже другой тип, и сравнения просто падают с TypeError. Семантика теряется.

🧩 Как это чинить

1. Можно сказать Pydantic сериализовать NaN как литерал:

{"high": NaN}

model_config = ConfigDict(ser_json_inf_nan='constants')

Работает идеально внутри Python.

Но многие парсеры (JS, БД, API) такой JSON не примут, и формально это уже не RFC-совместимый JSON.

2. Сделать поле float | None

high: float | None

JSON становится валидным. Но теперь теряется типовая строгость и нужно везде помнить, что None на самом деле значит NaN.

3. Кастомный тип (самый аккуратный)

Сказать модели явно:
> null в JSON — это NaN, а не None

FloatNaN = Annotated[
    float,
    PlainSerializer(lambda v: None if math.isnan(v) else v, when_used="json"),
    BeforeValidator(lambda v: float("nan") if v is None else v),
]

Теперь:

NaN → null → NaN

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст