


Comment soumettre à la fois du JSON et des fichiers dans une requête FastAPI POST ?
Comment ajouter à la fois un fichier et un corps JSON dans une requête POST FastAPI ?
Dans FastAPI, vous ne pouvez pas envoyer à la fois des données et des fichiers JSON dans une seule requête si vous déclarez le corps au format JSON. Au lieu de cela, vous devez utiliser le codage multipart/form-data. Voici quelques méthodes pour y parvenir :
Méthode 1 : Utiliser un fichier et un formulaire
# 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
Méthode 2 : Utiliser des modèles et des dépendances Pydantic
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})
Méthode 3 : Passer JSON sous forme de chaîne dans le paramètre Body
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], }
Méthode 4 : Utilisation d'une classe personnalisée pour valider 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})
Remarque : Dans la méthode 1, vous pouvez utiliser les classes File et Form ensemble car Form est une sous-classe de Body. Cependant, si vous utilisez Body(...) au lieu de Form(...) dans la méthode 1, cela ne fonctionnera pas car FastAPI s'attendra à ce que les données JSON soient dans le corps de la requête, et non en tant que données de formulaire.
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.
