Wie kann ich JSON-Daten mit FastAPI zurückgeben?
So geben Sie Daten im JSON-Format mit FastAPI zurück
FastAPI ist ein modernes, schnelles (aufgrund der Verwendung von ASGI) Web-Framework zum Erstellen von APIs. Es basiert auf Starlette und Pydantic und bietet ein hohes Maß an Leistung, Sicherheit und Flexibilität.
Daten im JSON-Format zurückgeben
Um Daten im JSON-Format von einer FastAPI-Anwendung zurückzugeben, Sie können die folgenden Schritte ausführen:
- Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen zurückgegebenen Daten JSON-serialisierbar sind. Dies bedeutet, dass es in eine String-Darstellung umgewandelt werden kann, die von JSON-Parsern analysiert werden kann.
- Verwenden Sie einen JSON-Encoder, um die Daten in einen JSON-String zu konvertieren. Das JSON-Modul in Python stellt die Funktion json.dumps() bereit, die für diesen Zweck verwendet werden kann.
- Gibt den JSON-String als Antwort von Ihrem API-Endpunkt zurück.
Beispiel
Im Folgenden finden Sie ein einfaches Beispiel für die Rückgabe von Daten im JSON-Format von einer FastAPI Anwendung:
from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class User(BaseModel): name: str age: int @app.get("/users") async def get_users(): users = [ User(name="John", age=30), User(name="Jane", age=25), ] return users
In diesem Beispiel gibt der Endpunkt get_users() eine Liste mit zwei Benutzerobjekten zurück. Das Benutzerobjekt wird mit Pydantic definiert, wodurch sichergestellt wird, dass die Daten validiert werden, bevor sie als Antwort zurückgegeben werden.
Zusätzliche Hinweise
- Standardmäßig konvertiert FastAPI die von zurückgegebenen Daten automatisch Ihre API-Endpunkte in eine JSON-Antwort. Wenn Sie jedoch die JSON-Antwort anpassen müssen, können Sie dies tun, indem Sie die von FastAPI bereitgestellte JSONResponse-Klasse verwenden.
- Mit der JSONResponse-Klasse können Sie den Statuscode der Antwort, den Medientyp und die angeben Inhalt der Antwort. Sie können die JSONResponse-Klasse auch verwenden, um Daten zurückzugeben, die nicht JSON-serialisierbar sind, wie z. B. Dateien oder Binärdaten
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich JSON-Daten mit FastAPI zurückgeben?. 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.

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 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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
