


Wie protokolliere ich rohe HTTP-Anfragen und -Antworten in Python FastAPI?
Wie protokolliere ich rohe HTTP-Anfragen/-Antworten in Python FastAPI?
FastAPI bietet mehrere Methoden zum Erfassen und Protokollieren von rohen HTTP-Anfragen und -Antworten. Eingehen auf spezifische Anforderungen und Leistungsaspekte.
Option 1: Middleware
Mit Middleware können Sie Anfragen und Antworten abfangen und verarbeiten. Sie können eine Middleware erstellen, die den Anforderungstext in einem Stream verarbeitet und speichert. Lesen Sie den Antworttext in ein Bytes-Objekt ein und geben Sie eine benutzerdefinierte Antwort zurück. Verwenden Sie eine BackgroundTask, um die Daten asynchron zu protokollieren, um eine Beeinträchtigung der Antwortzeit zu vermeiden.
Beispiel:
async def some_middleware(request: Request, call_next): req_body = await request.body() response = await call_next(request) res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk task = BackgroundTask(log_info, req_body, res_body) return Response(content=res_body, background=task)
Option 2: Benutzerdefinierte APIRoute-Klasse
Erstellen Sie eine benutzerdefinierte APIRoute-Klasse, um die Anforderungs- und Antworttexte zu bearbeiten. Mit diesem Ansatz können Sie die Protokollierung auf bestimmte Routen beschränken, die in einem APIRouter definiert sind.
Beispiel:
class LoggingRoute(APIRoute): async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: req_body = await request.body() response = await original_route_handler(request) res_body = b'' async for item in response.body_iterator: res_body += item task = BackgroundTask(log_info, req_body, res_body) response = Response(content=res_body, background=task) return response
Berücksichtigen Sie die Einschränkungen beim Speichern großer Anforderungs-/Antworttexte Speicher und verwenden Sie eine BackgroundTask, um eine Blockierung der Anforderungsverarbeitung zu vermeiden. Beschränken Sie bei Bedarf die Protokollierung auf bestimmte Routen oder schließen Sie Endpunkte aus, die Streaming-Antworten zurückgeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie protokolliere ich rohe HTTP-Anfragen und -Antworten in Python FastAPI?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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.

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.

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