FastAPI による JSON データの処理方法
二重シリアル化の落とし穴
json.dumps() を使用して FastAPI で JSON データを返すときは、次のことを避けてください。ダブル連載。 FastAPI はバックグラウンドで自動シリアル化を実行するため、json.dumps() を手動で呼び出すと出力が文字化けし、JSON ではなく文字列として表示される可能性があります。
JSON データを返すためのオプション
オプション 1: 自動シリアル化
単純にデータを辞書として返します。 FastAPI は、組み込みの jsonable_encoder を使用してこれを JSON 互換形式に自動的に変換し、JSONResponse でラップします。このアプローチにより、適切なシリアル化と、datetime などのシリアル化不可能なオブジェクトのシリアル化のサポートが保証されます。
from datetime import date data = [{"User": "a", "date": date.today(), "count": 1}] @app.get('/') async def main(): return data
オプション 2: カスタム シリアル化
特定のシナリオでは、手動シリアル化が必要になる場合があります。必要なことだ。その場合は、メディア タイプを application/json に設定してカスタム Response オブジェクトを返すことを検討してください。
import json @app.get('/') async def main(): json_str = json.dumps(data, indent=4, default=str) return Response(content=json_str, media_type='application/json')
その他の考慮事項
- ステータス コードのカスタマイズ: Response.status_code 属性を使用して、JSON のカスタム ステータス コードを設定します。
- 代替 JSON エンコーダ: パフォーマンスを向上させるために、Orjson などの高速なサードパーティ JSON エンコーダの使用を検討してください。
以上がFastAPI で JSON データを返すときに二重シリアル化を回避するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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