특정 경로에 대해 Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청/응답 로깅
문제:
개발 중 Kubernetes에 배포될 FastAPI를 사용하는 웹 서비스입니다. 감사 목적으로 특정 경로의 요청 및 응답에 대한 원시 JSON 본문을 기록해야 합니다. 요청 및 응답 JSON 본문의 크기는 약 1MB이며 로깅 프로세스가 응답 시간에 큰 영향을 미치지 않는 것이 중요합니다.
해결책:
옵션 1: 미들웨어 사용
-
미들웨어:
함수를 정의하고 @app.middleware("http") 데코레이터를 사용하여 들어오는 요청과 나가는 응답을 처리합니다. -
요청 본문 캡처:
request.body() 또는 request.stream()을 사용하여 요청 본문을 캡처하세요. -
프로세스 응답 본문:
응답 본문을 바이트 객체로 읽고 사용자 정의 응답을 클라이언트에 반환합니다. -
로그 데이터:
BackgroundTask를 사용하여 요청 및 응답 본문을 파일이나 데이터베이스에 저장합니다.
옵션 2: 사용자 정의 APIRoute 사용 클래스
-
사용자 지정 APIRoute 정의:
APIRoute 기본 클래스를 확장하여 요청 및 응답 본문을 수정할 수 있는 사용자 지정 APIRoute 클래스를 만듭니다. -
요청 본문 처리:
사용자 정의 경로 핸들러에서 캡처 엔드포인트 핸들러에 도달하기 전에 요청 본문을 처리합니다. -
응답 본문 처리:
응답 본문을 수정하고 새 응답 객체를 생성합니다. 원래 응답이 StreamingResponse인 경우 스트리밍 반복자에 로깅 기능을 추가합니다. -
백그라운드 로깅:
로깅 기능을 BackgroundTask로 응답 객체에 연결합니다.
참고:
요청 및 응답의 크기를 고려하세요. 페이로드가 크면 서버와 클라이언트 측 모두에서 메모리 문제나 지연이 발생할 수 있습니다. 로깅을 특정 경로로 제한하거나 로깅에서 스트리밍 응답을 제외해야 할 수도 있습니다.
위 내용은 감사를 위해 FastAPI에서 원시 HTTP 요청/응답 JSON을 효율적으로 기록하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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