


Comment puis-je enregistrer les corps de requête et de réponse HTTP bruts dans Python FastAPI ?
Consignation des corps de requête/réponse HTTP bruts dans Python FastAPI
Dans Python FastAPI, vous pouvez enregistrer les corps JSON bruts d'une requête/réponse spécifique routes en utilisant un middleware ou des classes APIRoute personnalisées.
Option 1 : Utilisation Middleware
Le middleware vous permet de gérer les demandes et les réponses avant qu'elles ne soient traitées par les points de terminaison. Pour créer un middleware :
@app.middleware("http") async def middleware(request: Request, call_next): # ... return await call_next(request)
Utilisez les méthodes request.body() ou request.stream() pour consommer le corps de la requête. Stockez le corps dans une BackgroundTask pour une journalisation ultérieure.
Pour le corps de la réponse, utilisez un code personnalisé pour le lire et le stocker :
res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk
Vous pouvez ensuite enregistrer à la fois les corps de requête et de réponse dans la BackgroundTask pour éviter d'avoir un impact sur le temps de réponse.
Option 2 : Utilisation d'APIRoute personnalisée Classe
Créez une classe APIRoute personnalisée pour gérer les corps de requête et de réponse :
class LoggingRoute(APIRoute): # ... async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: # ... return response
Dans le gestionnaire de route personnalisé, consommez le corps de la requête et gérez le corps de la réponse de la même manière que l'option 1. En utilisant cette approche, vous pouvez limiter la journalisation à des itinéraires spécifiques à l'aide de . APIRouters.
Considérations
- Des corps de requête/réponse volumineux (> RAM du serveur) peuvent entraîner des problèmes de mémoire.
- Les réponses en streaming peuvent rencontrer problèmes ou retards du côté client en raison de la lecture complète de la réponse avant de revenir.
- Envisagez limites d'utilisation ou stratégies de journalisation alternatives pour les points de terminaison renvoyant des réponses volumineuses ou en continu.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pythonusahybridmodelofcompilation et interprétation: 1) thepythoninterpreterCompileSourCodeIntOplatform-indépendantBytecode.2) thepythonvirtualmachine (pvm) there examenesthisbytecode, équilibrage de l'usage de la performance.

Pythonisbothinterpretedand compiled.1) il est composédToByteCodeForportabilityAcrosplatforms.2) theytecodeisthenter interprété, permettant à OrdayNamictypingAndRapidDevelopment, bien que MaybeSlowerSlowerSwower, aisance.

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Forloopsaseesesed whenthenUmberoFitations dissownininadvance, tandis que celle-ci a été utilisé sur les éléments de la dispense

Pythonisnotpurelyinterpreted; itusahybridapproachofbytecocecompilation andruntimeinterpretation.1) pythoncompilessourcecodeintoBytecode, whichStHenexEcutedythepythonVirtualMachine (pvm) .2)

ToconcaténateListSinpythonWithTheSameElements, Utilisation: 1) L'opératorTokeEpDuplicate, 2) ASETTOREMOVEUPLICATION, OR3) ListComprehensionfor pour la réduction de la réduction de la manière dont les directives.

PythonisaninterpretedLanguage, offrant une volonté et une flexibilité de la fin

UseforloopswhenthenUmberoFitationsknowninadvance, andwhileloopswHeniterationsDepenSonacondition.1) forloopsareidealforseenceslikelistsorranges.2) whileLoopsSuitscenarioswheretheloopContiesUnUesUsUlaspecificconditMetmecemet, utilesforUSERIRSURSoralgorititititititititititititititititittorititititititittorititititititititittorititititititititittoritititititititititititititititititittitititititititititititititititititittitititititititititititititititititittitititititititititititititititititittititititititititititititititititittititet


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