在Python FastAPI 中記錄原始HTTP 請求/回應
要求:
擷取並保存特定的原始JSON路由請求和回應,資料大小在1MB 左右,不會顯著影響回應時間。
選項1:利用中間件
中間件概念
中間件會在每個請求到達端點之前攔截每個請求,並在到達客戶端之前進行回應,從而允許數據操作。但是,在中間件中使用請求正文流的問題是下游端點無法使用它。因此,我們將使用 set_body() 函數使其可用。
對於回應,請使用BackgroundTask
可以使用BackgroundTask 執行日誌記錄,這確保在回應完成後進行日誌記錄傳送給客戶端,避免回應時間延遲。
中間件範例
# Logging middleware async def some_middleware(request: Request, call_next): req_body = await request.body() await set_body(request, req_body) response = await call_next(request) # Body storage in RAM res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk # Background logging task task = BackgroundTask(log_info, req_body, res_body) return Response(...) # Endpoint using middleware @app.post('/') async def main(payload: Dict): pass
選項2:自訂APIRoute類別
APIRoute類擴充
透過建立自訂APIRoute類,我們可以控制請求和回應主體,將其使用限制為通過APIRouter 的特定路由。
重要注意事項
對於如果回應較大(例如串流媒體),自訂路由可能會因將整個回應讀入 RAM 而遇到 RAM 問題或客戶端延遲。因此,請考慮從自訂路由中排除此類端點。
自訂APIRoute 類別範例
class LoggingRoute(APIRoute): async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: req_body = await request.body() response = await original_route_handler(request) # Response handling based on type if isinstance(response, StreamingResponse): res_body = b'' async for item in response.body_iterator: res_body += item response = Response(...) else: response.body # Logging task task = BackgroundTask(log_info, req_body, response.body) response.background = task return response # Endpoint using custom APIRoute @router.post('/') async def main(payload: Dict): return payload
選擇一個選項
這兩個選項都提供了記錄請求和回應資料的解決方案,而無需顯著影響響應時間。選項 1 允許一般日誌記錄,而選項 2 則提供需要日誌記錄的路由的精細控制。
以上是如何在 FastAPI 中有效記錄原始 HTTP 請求/回應主體?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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