FastAPI でカスタム 404 Not Found 応答を処理する方法は?
FastAPI を使用してカスタム 404 Not Found ページを返す方法?
404 応答ステータス コードが発生した場合、デフォルトのエラー ページは次のとおりです。通常、Web アプリケーションで表示されます。ただし、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを実現するために、カスタム 404 ページを提供することもできます。 FastAPI を使用すると、カスタム 404 ページの実装は簡単です。
カスタム例外ハンドラー
効果的な方法は、カスタム例外ハンドラーを利用することです。処理したいステータス コードを指定することで、対象のハンドラーを作成できます。
<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>
Exception Handlers パラメーター
または、次の例外ハンドラー パラメーターを使用することもできます。 FastAPI クラス。
<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>
注: これらの例では、リダイレクトが実行されます。ただし、必要に応じてカスタム Response、HTMLResponse、または Jinja2 TemplateResponse を返すことができます。
実際の例
次の例を考えてみましょう:
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 テンプレート
<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.html テンプレート
<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>
以上がFastAPI でカスタム 404 Not Found 応答を処理する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
