Bagaimana untuk Mencipta Titik Akhir FastAPI Fleksibel: Mengendalikan Kedua-dua Borang dan Data JSON?-Tutorial Python-php.cn

Rumah

pembangunan bahagian belakang

Tutorial Python

Bagaimana untuk Mencipta Titik Akhir FastAPI Fleksibel: Mengendalikan Kedua-dua Borang dan Data JSON?

Linda Hamilton

Oct 28, 2024 am 02:31 AM

How to Create Flexible FastAPI Endpoints: Handling Both Form and JSON Data?

Bagaimana untuk mencipta titik akhir FastAPI yang boleh menerima sama ada Borang atau badan JSON?

Pilihan 1: Menggunakan Fungsi Kebergantungan

Kaedah ini melibatkan penciptaan fungsi kebergantungan yang menyemak pengepala permintaan Jenis Kandungan dan menghuraikan kandungan dengan sewajarnya menggunakan kaedah Starlette. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mempertimbangkan bahawa pengepala permintaan boleh diubah suai dan mungkin tidak selalu menggambarkan jenis data dengan tepat. Selain itu, adalah disyorkan untuk melaksanakan pemeriksaan jenis dan pengesahan untuk memastikan struktur data yang dijangka diterima.

Pilihan 2: Menentukan Parameter Pilihan

Pendekatan lain ialah mentakrifkan pilihan parameter untuk Fail/Borang-data dan semak sama ada ia mempunyai nilai yang diluluskan semasa permintaan. Jika semua parameter pilihan ialah Tiada, kemungkinan besar permintaan JSON. Pilihan ini membenarkan definisi titik akhir yang lebih jelas, tetapi penting untuk mengesahkan bahawa permintaan JSON sememangnya sah.

Pilihan 3: Middleware dan Titik Tamat Berasingan

Menggunakan perisian tengah, anda boleh menyemak destinasi permintaan masuk dan mengubah hala ke titik akhir tertentu berdasarkan Jenis Kandungan. Pendekatan ini memastikan definisi titik akhir yang bersih dan membolehkan pengendalian ralat disasarkan dan penghuraian data.

Pilihan 4: Menghantar Data JSON dan Borang Campuran (Luaran)

Penyelesaian alternatif , yang melibatkan penghantaran kedua-dua badan JSON dan fail atau data borang bersama-sama, dibincangkan dalam jawapan Stack Overflow lain yang dipautkan dalam teks yang disediakan. Pendekatan ini melibatkan menghuraikan data dengan cara yang lebih tersuai dan menggunakan pengesahan model Pydantic untuk data JSON yang melalui parameter Borang.

Menguji dengan Permintaan Python

Untuk ujian, anda boleh menggunakan kod permintaan Python yang disediakan untuk menghantar data dalam format yang berbeza ke titik akhir. Ini membolehkan anda mengesahkan gelagat titik akhir dan keupayaan pengendalian data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mencipta Titik Akhir FastAPI Fleksibel: Mengendalikan Kedua-dua Borang dan Data JSON?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel Berkaitan

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles