


Comment gérer les réponses personnalisées 404 introuvables dans FastAPI ?
Comment renvoyer une page 404 introuvable personnalisée à l'aide de FastAPI ?
Lorsque vous rencontrez un code d'état de réponse 404, une page d'erreur par défaut est généralement affiché dans les applications Web. Cependant, vous souhaiterez peut-être fournir une page 404 personnalisée pour une expérience plus personnalisée. Grâce à FastAPI, la mise en œuvre d'une page 404 personnalisée est simple.
Gestionnaire d'exceptions personnalisé
Une méthode efficace consiste à exploiter un gestionnaire d'exceptions personnalisé. En spécifiant le code d'état que vous souhaitez gérer, vous pouvez créer un gestionnaire ciblé.
<code class="python">from fastapi.responses import RedirectResponse from fastapi.exceptions import HTTPException @app.exception_handler(404) async def not_found_exception_handler(request: Request, exc: HTTPException): return RedirectResponse('https://example.com/404')</code>
Paramètre des gestionnaires d'exceptions
Vous pouvez également utiliser le paramètre exception_handlers de la classe FastAPI.
<code class="python">from fastapi import FastAPI, Request def not_found_error(request: Request, exc: HTTPException): return RedirectResponse('https://example.com/404') exception_handlers = {404: not_found_error} app = FastAPI(exception_handlers=exception_handlers)</code>
Remarque : Dans ces exemples, une redirection est effectuée. Cependant, vous pouvez renvoyer n'importe quelle réponse personnalisée, réponse HTML ou réponse modèle Jinja2 selon vos besoins.
Exemple de travail
Considérez l'exemple suivant :
app.py
<code class="python">from fastapi.responses import RedirectResponse from fastapi.exceptions import HTTPException from fastapi import Request async def not_found_error(request: Request, exc: HTTPException): return RedirectResponse('https://example.com/404') async def internal_error(request: Request, exc: HTTPException): return RedirectResponse('https://example.com/500') exception_handlers = {404: not_found_error, 500: internal_error} app = FastAPI(exception_handlers=exception_handlers)</code>
404.html Modèle
<code class="html"><!DOCTYPE html> <html> <title>404 Not Found</title> <body> <h1>Not Found</h1> <p>The requested resource could not be found.</p> </body> </html></code>
500.htmlModèle
<code class="html"><!DOCTYPE html> <html> <title>500 Internal Server Error</title> <body> <h1>Internal Server Error</h1> <p>An internal error has occurred. Please try again later.</p> </body> </html></code>
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
