Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie übermittle ich sowohl JSON als auch Dateien in einer FastAPI-POST-Anfrage?

Wie übermittle ich sowohl JSON als auch Dateien in einer FastAPI-POST-Anfrage?

Jan 04, 2025 pm 05:20 PM

How to Submit Both JSON and Files in a FastAPI POST Request?

Wie füge ich sowohl eine Datei als auch einen JSON-Text in einer FastAPI-POST-Anfrage hinzu?

In FastAPI können Sie nicht sowohl JSON-Daten als auch Dateien einsenden eine einzelne Anfrage, wenn Sie den Text als JSON deklarieren. Stattdessen müssen Sie die Multipart-/Formulardatenkodierung verwenden. Hier sind einige Methoden, um dies zu erreichen:

Methode 1: Datei und Formular verwenden

# Assuming you have a DataConfiguration model for the JSON data
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class DataConfiguration(BaseModel):
    textColumnNames: list[str]
    idColumn: str

@app.post("/data")
async def data(dataConfiguration: DataConfiguration,
               csvFile: UploadFile = File(...)):
    pass  # read requested id and text columns from csvFile
Nach dem Login kopieren

Methode 2: Pydantische Modelle und Abhängigkeiten verwenden

from fastapi import FastAPI, Form, File, UploadFile, Depends, Request
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional, Dict
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.templating import Jinja2Templates

app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

class Base(BaseModel):
    name: str
    point: Optional[float] = None
    is_accepted: Optional[bool] = False

def validate_json_body(body: str = Form(...)):
    try:
        return Base.model_validate_json(body)
    except ValidationError as e:
        raise HTTPException(
            detail=jsonable_encoder(e.errors()),
            status_code=422,
        )

@app.post("/submit")
async def submit(base: Base = Depends(validate_json_body),
                  files: List[UploadFile] = File(...)):
    return {
        "JSON Payload": base,
        "Filenames": [file.filename for file in files],
    }

@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def main(request: Request):
    return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request})
Nach dem Login kopieren

Methode 3: JSON als String übergeben im Körperparameter

from fastapi import FastAPI, Form, UploadFile, File
from pydantic import BaseModel

class Base(BaseModel):
    name: str
    point: float
    is_accepted: bool

app = FastAPI()

@app.post("/submit")
async def submit(data: Base = Form(...), files: List[UploadFile] = File(...)):
    return {
        "JSON Payload": data,
        "Filenames": [file.filename for file in files],
    }
Nach dem Login kopieren

Methode 4: Verwenden einer benutzerdefinierten Klasse zur Validierung von JSON

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, Request
from pydantic import BaseModel, model_validator
from typing import Optional, List
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import json

app = FastAPI()
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

class Base(BaseModel):
    name: str
    point: Optional[float] = None
    is_accepted: Optional[bool] = False

    @model_validator(mode='before')
    @classmethod
    def validate_to_json(cls, value):
        if isinstance(value, str):
            return cls(**json.loads(value))
        return value

@app.post("/submit")
async def submit(data: Base = Body(...), files: List[UploadFile] = File(...)):
    return {
        "JSON Payload": data,
        "Filenames": [file.filename for file in files],
    }

@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def main(request: Request):
    return templates.TemplateResponse("index.html", context={"request": request})
Nach dem Login kopieren

Hinweis: In-Methode 1 können Sie die Klassen File und Form zusammen verwenden, da Form eine Unterklasse von Body ist. Wenn Sie jedoch in Methode 1 Body(...) anstelle von Form(...) verwenden, funktioniert dies nicht, da FastAPI erwartet, dass sich die JSON-Daten im Anforderungstext und nicht als Formulardaten befinden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie übermittle ich sowohl JSON als auch Dateien in einer FastAPI-POST-Anfrage?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Python vs. C: Anwendungen und Anwendungsfälle verglichen Apr 12, 2025 am 12:01 AM

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.

Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Wie viel Python können Sie in 2 Stunden lernen? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python: Spiele, GUIs und mehr Python: Spiele, GUIs und mehr Apr 13, 2025 am 12:14 AM

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.

Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Der 2-stündige Python-Plan: ein realistischer Ansatz Apr 11, 2025 am 12:04 AM

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: Erforschen der primären Anwendungen Python: Erforschen der primären Anwendungen Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Python und Zeit: Machen Sie das Beste aus Ihrer Studienzeit Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles