將JSON 資料從JavaScript 發佈到FastAPI 時的錯誤處理
要將資料從JavaScript 前端傳送到FastAPI 後端,您必須確保資料以正確的格式傳遞到適當的端點。如果遇到 422 Unprocessable Entity 錯誤,很可能是因為資料格式不正確造成的。
查詢參數與 JSON 參數
預設情況下,FastAPI 將未包含在路徑中的函數參數解釋為 查詢參數。但是,對於JSON 數據,您需要使用以下方法之一明確指定它:
1. Pydantic 模型:
定義一個Pydantic 模型來表示JSON 資料結構:
from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): eth_addr: str @app.post('/ethAddress') def add_eth_addr(item: Item): return item
2. Body類型:
使用Body類型指定應從請求正文中解析參數:
from fastapi import Body @app.post('/ethAddress') def add_eth_addr(eth_addr: str = Body()): return {'eth_addr': eth_addr}
3. Body Embed:
對於單一body 參數,您可以使用embed=True參數自動解析請求正文中的資料:
from fastapi import Body @app.post('/ethAddress') def add_eth_addr(eth_addr: str = Body(embed=True)): return {'eth_addr': eth_addr}
JavaScript Fetch API
在JavaScript中使用Fetch API傳送JSON資料時,必須將Content-Type header設定為application/json並在body中指定資料欄位:
fetch("http://localhost:8000/ethAddress", { method: "POST", headers: { 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ "eth_addr": "some address" }), });
其他資源
有關更多資訊和詳細範例,請參閱以下文件和資源:
- [FastAPI JSON 請求和回應] (https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/body/)
- 【透過POST請求發送JSON資料在JavaScript 中](https://stackoverflow.com/questions/44832885/sending-json- data-with-post-requests-in-javascript)
- [使用Fetch 在JavaScript 中傳送包含JSON內容的請求API](https://stackoverflow.com/questions/55749929/post-request-with-json-content-in-javascript-using-fetch-api)
以上是從 JavaScript 發送 JSON 資料到 FastAPI 如何處理錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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