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

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Desde el 1/11/2026.

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
80/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
aws, python
Área
backend

Línea de trabajo

Lee aws_lambda_powertools/utilities/idempotency/idempotency.py y serialization/pydantic.py. Reemplaza la lectura directa de annotations con typing.get_type_hints(function).get('return') y protege la instanciación usando inspect.isclass para lanzar IdempotencyModelTypeError. Añade un módulo de prueba usando from future import annotations con formas class y list[Model]. Hecho significa que las nuevas pruebas pasan y el módulo se importa sin TypeError.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

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

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
3.3k
Forks
511
Merge medio
3 d 8 h
PR fusionados (30 d)
92

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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