FastAPI에서 JSON 데이터를 처리하는 방법
이중 직렬화의 함정
json.dumps()를 사용하여 FastAPI에서 JSON 데이터를 반환할 때 다음을 피하세요. 이중 직렬화. FastAPI는 백그라운드에서 자동 직렬화를 수행하므로 json.dumps()를 수동으로 호출하면 JSON 대신 문자열로 표시되는 잘못된 출력이 발생할 수 있습니다.
JSON 데이터 반환 옵션
옵션 1: 자동 직렬화
간단히 데이터를 사전, 목록 등으로 반환합니다. FastAPI는 내장된 jsonable_encoder를 사용하여 이를 JSON 호환 형식으로 자동 변환하고 JSONResponse로 래핑합니다. 이 접근 방식은 날짜/시간과 같이 직렬화할 수 없는 객체의 직렬화를 지원하고 적절한 직렬화를 보장합니다.
from datetime import date data = [{"User": "a", "date": date.today(), "count": 1}] @app.get('/') async def main(): return data
옵션 2: 사용자 정의 직렬화
특정 시나리오에서 수동 직렬화는 필요하다. 이 경우 미디어 유형이 application/json으로 설정된 사용자 정의 응답 객체를 반환하는 것을 고려하십시오.
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')
추가 고려 사항
- 상태 코드 사용자 정의: Response.status_code 속성을 사용하여 JSON에 대한 사용자 정의 상태 코드 설정
- 대체 JSON 인코더: 성능 향상을 위해 Orjson과 같은 더 빠른 타사 JSON 인코더를 사용하는 것이 좋습니다.
위 내용은 FastAPI에서 JSON 데이터를 반환할 때 이중 직렬화를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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