Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Wie kann man POST-Anfragen mit JSON-Daten in FastAPI effektiv verarbeiten?
Wie kann man POST-Anfragen mit JSON-Daten in FastAPI effektiv verarbeiten?
Dec 29, 2024 am 01:22 AM
FastAPI: Umgang mit POST-Anfragen mit JSON-Daten
Beim Erstellen von APIs ist es wichtig, verschiedene Arten von HTTP-Anfragen zu verarbeiten. W?hrend GET-Anfragen reibungslos funktionieren, treten bei POST-Anfragen h?ufig Fehler auf, insbesondere beim Senden von JSON-Daten. Um den ?422 Unprocessable Entity“-Fehler zu beheben, der h?ufig bei POST-Anfragen in FastAPI auftritt, untersuchen wir verschiedene Ans?tze zur Definition von Endpunkten, die JSON-Daten erwarten.
Ansatz 1: Verwendung von Pydantic-Modellen
Um einen Anforderungstext zu definieren, der JSON-Daten akzeptiert, k?nnen Sie Pydantic-Modelle verwenden. Erstellen Sie ein Modell mit Ihren gewünschten Feldern und integrieren Sie es in Ihre Endpunktdefinition.
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
user: str
@app.post('/')
def main(user: User):
return user
Ansatz 2: K?rperparameter mit Einbettung
Wenn Sie Pydantic lieber nicht verwenden m?chten Modelle k?nnen Sie K?rperparameter mit der Einbettungsoption verwenden. Dadurch k?nnen Sie direkt auf den Anforderungstext als Feld in Ihrer Funktion zugreifen.
from fastapi import Body
@app.post('/')
def main(user: str = Body(..., embed=True)):
return {'user': user}
Ansatz 3: Parameter diktieren (weniger empfohlen)
Ein weniger empfohlener Ansatz beinhaltet die Verwendung eines W?rterbuchtyps als Parameter. Diese Methode bietet jedoch keine benutzerdefinierte Validierung für Attribute und schr?nkt die Flexibilit?t ein.
from typing import Dict, Any
@app.post('/')
def main(payload: Dict[Any, Any]):
return payload
Ansatz 4: Verwendung des FastAPI-Anforderungsobjekts
Wenn Sie sich sicher sind Auf die eingehenden JSON-Daten k?nnen Sie über das FastAPI-Request-Objekt direkt darauf zugreifen. Denken Sie daran, dass dieser Ansatz die Definition Ihres Endpunkts mit async def erfordert.
from fastapi import Request
@app.post('/')
async def main(request: Request):
return await request.json()
Testen Ihres Codes
Um Ihre Endpunkte zu testen, k?nnen Sie entweder die Python-Anforderungsbibliothek oder verwenden die JavaScript-Abruf-API.
Mit Python Anfragen:
import requests
url = 'http://127.0.0.1:8000/'
payload ={'user': 'foo'}
resp = requests.post(url=url, json=payload)
print(resp.json())
Verwendung der JavaScript-Abruf-API:
fetch('/', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({'user': 'foo'})
})
.then(resp => resp.json()) // or, resp.text(), etc
.then(data => {
console.log(data); // handle response data
})
.catch(error => {
console.error(error);
});
Durch Auswahl des geeigneten Ansatzes basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen und Berücksichtigung der verschiedenen Testoptionen , k?nnen Sie POST-Anfragen effektiv mit JSON-Daten in FastAPI verarbeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man POST-Anfragen mit JSON-Daten in FastAPI effektiv verarbeiten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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