


Warum empfängt mein React-Frontend keine Cookies von meinem FastAPI-Backend?
FastAPI-Cookie vom React-Frontend nicht empfangen: Lösung
Bei Verwendung von FastAPI als Backend und React als Frontend werden über AJAX-Anfragen kommuniziert, Cookies Der von FastAPI festgelegte Wert kann von React möglicherweise nicht empfangen werden. Dieses inkonsistente Verhalten kann auf die unterschiedlichen Portnummern zurückgeführt werden, die von beiden Anwendungen verwendet werden, wodurch ein Cross-Origin-Anforderungsszenario entsteht.
Um dieses Problem zu beheben, sind mehrere Schritte erforderlich:
- Cookies in FastAPI richtig setzen:
Stellen Sie sicher, dass Cookies in FastAPI fehlerfrei erstellt und gesetzt werden. Stellen Sie sicher, dass die Antwort einen „Status“ enthält: „Erfolg“ mit einem Statuscode 200. -
Cookie-Akzeptanz in React aktivieren:
Konfigurieren Sie die Axios-Anfrage in Ihrem React App, um Cookies zu empfangen, indem Sie die Eigenschaft „withCredentials“ auf „true“ setzen. Dies ist für ursprungsübergreifende Anfragen erforderlich, um Anmeldeinformationen wie Cookies einzuschließen.Zum Beispiel in Axios:
await axios.post(url, data, {withCredentials: true}))In der Fetch-API:
fetch('https://example.com', { credentials: 'include' }); -
Zulässige Ursprünge in FastAPI angeben:
Aufgrund der ursprungsübergreifenden Natur der Anfrage müssen Sie explizit die Ursprünge angeben, die auf Ihre API zugreifen dürfen. Dazu gehören die Domäne und der Port Ihres React-Frontends. -
Anmeldeinformationen in CORSMiddleware zulassen:
Stellen Sie in Ihrer FastAPI-Anwendung sicher, dass CORSMiddleware mit „allow_credentials“ auf „True“ konfiguriert ist. Dadurch wird der Header „Access-Control-Allow-Credentials“ auf „true“ gesetzt, sodass Anmeldeinformationen in Cross-Origin-Antworten einbezogen werden können.
Wenn Sie diese Schritte ausführen, sollte FastAPI erfolgreich Cookies an Ihr React-Frontend zurückgeben. Denken Sie daran, gründlich zu überprüfen, ob das Cookie korrekt gesetzt ist und keine Fehler in der Axios POST-Anfrage zurückgegeben werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum empfängt mein React-Frontend keine Cookies von meinem 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.

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
