Bug: output_serializer=PydanticSerializer crashes at import under from __future__ import annotations

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@sumedh-aerram arbeitet bereits daran.

Seit 01.11.2026.

  • #8738 von @sumedh-aerram — offen

Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
80/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
aws, python
Bereich
backend

Rechercherichtung

Lies aws_lambda_powertools/utilities/idempotency/idempotency.py und serialization/pydantic.py. Ersetze das direkte Lesen von annotations durch typing.get_type_hints(function).get('return') und schütze die Instanziierung mit inspect.isclass, um IdempotencyModelTypeError auszulösen. Füge ein Testmodul hinzu, das from future import annotations mit class- und list[Model]-Formen verwendet. Erledigt bedeutet, dass die neuen Tests bestehen und das Modul ohne TypeError importiert wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

bug good first issue help wanted idempotency

[!WARNING]
For contributors, human or agent. Comment here to claim this issue and wait for the assignment before opening a PR; if two PRs show up, the assignee's stays. AI-assisted work is welcome, say so in the PR and tell us how you verified it: run the tests yourself and paste what you saw, do not describe runs you did not do. Read AGENTS.md first, it has the commands and the rules the CI enforces. This goes into 3.41.0.

Expected Behaviour

output_serializer=PydanticSerializer (the class form, where the model is taken from the return annotation) works in a module that uses from __future__ import annotations, which is the default style in this repository and in most modern codebases.

Current Behaviour

Under PEP 563 the return annotation is a string, and idempotent_function passes function.__annotations__["return"] straight to PydanticSerializer.instantiate, which does issubclass(str, BaseModel) and raises TypeError: issubclass() arg 1 must be a class at decoration time, so the module fails to import. -> list[Model] has the same problem.

Code snippet
from __future__ import annotations

from pydantic import BaseModel
from aws_lambda_powertools.utilities.idempotency import idempotent_function
from aws_lambda_powertools.utilities.idempotency.serialization.pydantic import PydanticSerializer

class OrderOutput(BaseModel):
    order_id: int

@idempotent_function(data_keyword_argument="order", persistence_store=layer, output_serializer=PydanticSerializer)
def process(order: dict) -> OrderOutput:  # TypeError: issubclass() arg 1 must be a class, at import
    return OrderOutput(order_id=1)
Possible Solution

In aws_lambda_powertools/utilities/idempotency/idempotency.py, resolve the annotation with typing.get_type_hints(function).get("return") instead of reading __annotations__, and in serialization/pydantic.py guard instantiate with inspect.isclass so a non-class annotation raises IdempotencyModelTypeError with a clear message instead of TypeError. Add a test module that uses from __future__ import annotations and the class form, for a single model and for list[Model].

Item 5 of the Idempotency audit in #8603. No AWS resources needed.

Powertools for AWS Lambda (Python) version

latest

AWS Lambda function runtime

3.13

Packaging format used

PyPi

Debugging logs

No response

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
3.3k
Forks
511
Ø Merge
3 T. 8 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
92

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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