在Python FastAPI 中記錄特定路由的原始HTTP 請求/響應
問題:
我們正在開發使用FastAPI 的Web 服務將部署在Kubernetes 中。出於審計目的,我們需要記錄特定路由請求和回應的原始 JSON 正文。請求和回應 JSON 正文大小約為 1MB,日誌記錄過程不會顯著影響回應時間至關重要。
解決方案:
選項1:使用中間件
-
建立一個中間件:
定義一個函數並使用@app.middleware("http")裝飾器來處理傳入請求和傳出回應。 -
捕獲請求正文:
使用 request.body() 或 request.stream() 擷取請求正文。 -
處理回應正文:
將回應正文當作位元組物件讀取,並向客戶端傳回自訂回應。 -
日誌資料:
使用後台任務來記錄請求以及對檔案或資料庫的回應正文。
選項2:使用自訂APIRoute類別
-
定義自訂APIRoute:
建立類別的自訂APIRoute 類,允許修改請求和回應正文。
- 處理請求正文:在自訂路由處理程序中,捕獲在請求正文到達端點處理程序之前。
- 處理回應正文:修改回應正文並建立新的 Response 物件。如果原始回應是 StreamingResponse,則會為流迭代器新增日誌記錄功能。
- 後台日誌記錄:將日誌記錄函數作為後台任務附加到回應物件。
注意:考慮請求和回應的大小體,因為大的有效負載可能會導致伺服器和客戶端的記憶體問題或延遲。可能有必要將日誌記錄限制為特定路由或從日誌記錄中排除流響應。
以上是如何在 FastAPI 中有效記錄原始 HTTP 請求/回應 JSON 以便審核?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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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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