FastAPI가 Flask와 다르게 JSON 데이터를 반환하는 이유는 무엇입니까?
잘못된 접근 방식:
json.dumps를 사용하여 객체를 직렬화하는 경우 () FastAPI로 반환하기 전에 JSON이 두 번 직렬화됩니다. 이 이중 직렬화로 인해 관찰된 문자열 출력이 발생합니다.
해결책 1: JSON 변환을 위한 단순 반환
이를 수정하려면 평소대로 데이터(예: 사전 또는 목록)를 반환하면 됩니다. FastAPI는 이를 자동으로 JSON으로 변환하여 날짜/시간 객체가 적절하게 표시되도록 합니다.
예:
@app.get('/') async def main(): d = [ {"User": "a", "date": date.today(), "count": 1}, {"User": "b", "date": date.today(), "count": 2}, ] return d
출력:
[ { "User": "a", "date": "2023-01-09", "count": 1 }, { "User": "b", "date": "2023-01-09", "count": 2 } ]
해결책 2: 명시적 JSON에 대한 사용자 정의 응답 직렬화
필요한 경우 개체를 사용자 정의 응답 개체로 반환하기 전에 수동으로 직렬화할 수 있습니다. media_type을 'application/json'으로 설정하고 직렬화된 데이터를 직접 인코딩합니다.
예:
import json @app.get('/') async def main(): d = [ {"User": "a", "date": date.today(), "count": 1}, {"User": "b", "date": date.today(), "count": 2}, ] json_str = json.dumps(d, indent=4, default=str) return Response(content=json_str.encode('utf-8'), media_type='application/json')
출력:
[ { "User": "a", "date": "2023-01-09", "count": 1 }, { "User": "b", "date": "2023-01-09", "count": 2 } ]
위 내용은 FastAPI가 Flask와 다르게 JSON 직렬화를 처리하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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