


Melog Permintaan/Respons HTTP Mentah dalam Python FastAPI untuk Laluan Tertentu
Masalah:
Kami sedang membangunkan perkhidmatan web menggunakan FastAPI yang akan digunakan dalam Kubernetes. Untuk tujuan pengauditan, kami perlu merekodkan badan JSON mentah permintaan dan respons laluan tertentu. Badan JSON permintaan dan tindak balas bersaiz kira-kira 1MB, dan adalah penting bahawa proses pengelogan tidak menjejaskan masa tindak balas dengan ketara.
Penyelesaian:
Pilihan 1: Menggunakan Middleware
-
Buat Middleware:
Tentukan fungsi dan gunakan penghias @app.middleware("http") untuk mengendalikan permintaan masuk dan respons keluar. -
Isi Permintaan Tangkap:
Gunakan request.body() atau request.stream() untuk menangkap kandungan permintaan. -
Proses Badan Respons:
Baca badan respons sebagai objek bait dan kembalikan Respons tersuai kepada klien. -
Data Log:
Gunakan BackgroundTask untuk log badan permintaan dan respons kepada fail atau pangkalan data.
Pilihan 2: Menggunakan Laluan API Tersuai Kelas
-
Tentukan Laluan API Tersuai:
Buat kelas APIRoute tersuai yang memanjangkan kelas asas APIRoute, membenarkan pengubahsuaian badan permintaan dan tindak balas. -
Kendalikan Badan Permintaan:
Dalam pengendali laluan tersuai, tangkap permintaan badan sebelum ia mencapai pengendali titik akhir. -
Badan Tindak Balas Proses:
Ubah suai badan tindak balas dan cipta objek Respons baharu. Jika respons asal ialah StreamingResponse, tambahkan fungsi pengelogan pada iterator penstriman. -
Pengelogan Latar Belakang:
Lampirkan fungsi pengelogan sebagai BackgroundTask pada objek respons.
Nota:
Pertimbangkan saiz permintaan dan tindak balas badan, kerana muatan yang besar boleh membawa kepada masalah memori atau kelewatan pada kedua-dua bahagian pelayan dan klien. Anda mungkin perlu mengehadkan pengelogan kepada laluan tertentu atau mengecualikan respons penstriman daripada pengelogan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Log Permintaan/Respons HTTP Mentah dengan Cekap dalam FastAPI untuk Pengauditan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
