Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청/응답 본문 로깅
Python FastAPI에서는 특정 요청/응답의 원시 JSON 본문을 로깅할 수 있습니다. 미들웨어 또는 사용자 정의 APIRoute 클래스를 사용하여 경로를 지정합니다.
옵션 1: 사용 미들웨어
미들웨어를 사용하면 요청과 응답이 엔드포인트에서 처리되기 전에 처리할 수 있습니다. 미들웨어를 생성하려면:
@app.middleware("http") async def middleware(request: Request, call_next): # ... return await call_next(request)
request.body() 또는 request.stream() 메서드를 사용하여 요청 본문을 사용하세요. 나중에 로깅하기 위해 본문을 BackgroundTask에 저장합니다.
응답 본문의 경우 사용자 지정 코드를 사용하여 읽고 저장합니다.
res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk
그런 다음 요청 본문과 응답 본문을 모두 BackgroundTask 내에 로깅할 수 있습니다. 응답 시간에 영향을 주지 않도록 BackgroundTask를 사용하세요.
옵션 2: 사용자 정의 APIRoute 사용 클래스
요청 및 응답 본문을 처리하는 사용자 정의 APIRoute 클래스를 생성합니다.
class LoggingRoute(APIRoute): # ... async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: # ... return response
사용자 정의 경로 핸들러에서 요청 본문을 사용하고 옵션 1과 유사하게 응답 본문을 처리합니다. . 이 접근 방식을 사용하면 다음을 사용하여 특정 경로로 로깅을 제한할 수 있습니다. APIRouters.
고려 사항
- 큰 요청/응답 본문(> 서버 RAM)으로 인해 메모리 문제가 발생할 수 있습니다.
- 스트리밍 응답에서 발생할 수 있는 문제 이전에 읽은 전체 응답으로 인해 클라이언트 측에서 문제 또는 지연이 발생했습니다.
- 큰 응답이나 스트리밍 응답을 반환하는 엔드포인트에 대해서는 사용 제한이나 대체 로깅 전략을 고려하세요.
위 내용은 Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청 및 응답 본문을 어떻게 기록할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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