


Enregistrement des requêtes/réponses HTTP brutes dans Python FastAPI pour des routes spécifiques
Problème :
Nous développons un service web utilisant FastAPI qui sera déployé dans Kubernetes. À des fins d'audit, nous devons enregistrer le corps JSON brut des demandes et des réponses de routes spécifiques. Les corps JSON de requête et de réponse mesurent environ 1 Mo et il est crucial que le processus de journalisation n'ait pas d'impact significatif sur les temps de réponse.
Solution :
Option 1 : Utiliser un middleware
-
Créer un Middleware :
Définissez une fonction et utilisez le décorateur @app.middleware("http") pour gérer les requêtes entrantes et les réponses sortantes. -
Capturer le corps de la requête :
Utilisez request.body() ou request.stream() pour capturer le corps de la requête. -
Réponse du processus Corps :
Lisez le corps de la réponse en tant qu'objet octets et renvoyez une réponse personnalisée au client. -
Données de journalisation :
Utilisez une tâche d'arrière-plan pour enregistrer la demande et les corps de réponse à un fichier ou une base de données.
Option 2 : Utilisation d'APIRoute personnalisée Classe
-
Définir une APIRoute personnalisée :
Créez une classe APIRoute personnalisée qui étend la classe de base APIRoute, permettant la modification des corps de requête et de réponse. -
Gérer le corps de la demande :
Dans le gestionnaire de route personnalisé, capturez le corps de la demande avant celui-ci. atteint le gestionnaire de point de terminaison. -
Corps de réponse du processus :
Modifiez le corps de la réponse et créez un nouvel objet de réponse. Si la réponse d'origine est une StreamingResponse, ajoutez une fonctionnalité de journalisation à l'itérateur de streaming. -
Journalisation en arrière-plan :
Attachez la fonction de journalisation en tant que BackgroundTask à l'objet de réponse.
Remarque :
Considérez la taille des corps de requête et de réponse, car des charges utiles importantes peuvent entraîner des problèmes de mémoire ou des retards du côté serveur et client. Il peut être nécessaire de limiter la journalisation à des itinéraires spécifiques ou d'exclure les réponses en streaming de la journalisation.
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!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

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Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

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ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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