Wie poste ich JSON-Daten direkt an ein FastAPI-Backend?
JSON-Daten direkt im FastAPI-Backend veröffentlichen
Problembeschreibung:
Beim Arbeiten mit FastAPI Benutzer möchten möglicherweise JSON-Daten direkt im Backend veröffentlichen, ohne die Swagger-Benutzeroberfläche zur Dokumentation zu verwenden. Stattdessen zielen sie darauf ab, Daten über die angegebene URL zu übermitteln und das Ergebnis im Browser zu empfangen.
Lösung:
Um dies zu erreichen, werden JavaScript-Bibliotheken wie die Fetch-API verwendet eingesetzt werden kann. Diese Tools ermöglichen das Senden von JSON-formatierten Daten.
Für das Frontend-Rendering kann Jinja2Templates verwendet werden, um Vorlagen zurückzugeben, die HTML- und JavaScript-Code enthalten. Man kann JSON-Daten auch direkt veröffentlichen, wie in den Codebeispielen unten gezeigt.
app.py
<code class="python">from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.templating import Jinja2Templates from pydantic import BaseModel app = FastAPI() templates = Jinja2Templates(directory="templates") class Item(BaseModel): name: str roll: int @app.post("/") async def create_item(item: Item): return item @app.get("/") async def index(request: Request): return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request})</code>
templates/index.html
<code class="html"><!DOCTYPE html> <html> <body> <h1>Post JSON Data</h1> <form method="post" id="myForm"> name : <input type="text" name="name" value="foo"> roll : <input type="number" name="roll" value="1"> <input type="button" value="Submit" onclick="submitForm()"> </form> <div id="responseArea"></div> <script> function submitForm() { var formElement = document.getElementById('myForm'); var data = new FormData(formElement); fetch('/', { method: 'POST', headers: { 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(Object.fromEntries(data)) }) .then(resp => resp.text()) // or, resp.json(), etc. .then(data => { document.getElementById("responseArea").innerHTML = data; }) .catch(error => { console.error(error); }); } </script> </body> </html></code>
Mit diesem Ansatz können Sie JSON-Daten direkt in Ihrem FastAPI-Backend veröffentlichen, ohne auf die Swagger-Benutzeroberfläche angewiesen zu sein. Die Daten können über ein Formular im Frontend übermittelt und von Ihrer Backend-API verarbeitet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie poste ich JSON-Daten direkt an ein FastAPI-Backend?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
