FastAPI: POST 요청을 통해 JSON 데이터를 보낼 때 발생하는 오류 422 이해 및 해결
문제 설명
FastAPI로 API 구축 애플리케이션이 POST 요청을 통해 JSON 데이터를 보내는 동안 오류 코드 422(처리할 수 없는 엔터티)를 표시합니다. 반면에 GET 요청은 원활하게 작동합니다. 이 문제는 JSON을 구문 분석하거나 UTF-8 인코딩을 사용하거나 HTTP 헤더를 수정하려는 시도에도 불구하고 지속됩니다.
자세한 설명
422 상태 코드가 포함된 응답은 다음을 나타냅니다. 제출된 데이터에 오류가 발생하는 경우가 종종 있으며 요소가 누락되거나 형식이 잘못 지정되어 발생하는 경우가 많습니다. 이 경우 문제는 POST 요청의 예상 형식에서 비롯됩니다. 기본적으로 FastAPI는 사용자 입력을 JSON 페이로드가 아닌 쿼리 매개변수로 예상합니다. 결과적으로 클라이언트가 JSON 데이터를 전송하려고 시도하면 422 오류가 발생합니다.
솔루션 옵션
다음 네 가지 옵션은 엔드포인트를 올바르게 정의하기 위한 고유한 접근 방식을 제공합니다. POST 요청에서 JSON 데이터를 처리합니다:
1. Pydantic 모델 사용
Pydantic 모델을 사용하면 엔드포인트에 대해 예상되는 데이터 구조를 지정할 수 있습니다.
from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): user: str @app.post('/') def main(user: User): return user
2. Body 매개변수 Embed
이 방법은 특수한 "embed" 매개변수를 활용하여 본문을 단일 매개변수로 처리합니다.
from fastapi import Body @app.post('/') def main(user: str = Body(..., embed=True)): return {'user': user}
3. Dict 유형 사용(덜 권장됨)
덜 권장되지만 이 접근 방식은 키-값 쌍을 Dict 유형으로 정의합니다.
from typing import Dict, Any @app.post('/') def main(payload: Dict[Any, Any]): return payload
4 . 요청 개체를 직접 사용
이 옵션에는 요청 개체를 사용하여 수신된 JSON 데이터를 구문 분석하는 작업이 포함됩니다.
from fastapi import Request @app.post('/') async def main(request: Request): return await request.json()
솔루션 테스트
제공된 솔루션을 테스트하려면 주어진 지침을 따르십시오. 단계:
Python 요청 라이브러리 사용
import requests url = 'http://127.0.0.1:8000/' payload ={'user': 'foo'} resp = requests.post(url=url, json=payload) print(resp.json())
JavaScript Fetch API 사용
fetch('/', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({'user': 'foo'}) }) .then(resp => resp.json()) .then(data => { console.log(data); }) .catch(error => { console.error(error); });
위 내용은 FastAPI POST 요청 오류 422: JSON 데이터를 올바르게 처리하는 방법은 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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