Swagger UI を使用せずに JSON データを FastAPI バックエンドにポストする方法は?
Swagger UI を使用せずに FastAPI バックエンドに JSON データを直接投稿する
FastAPI を使用すると、ユーザーは、Swagger UI を使用しなくても、JSON データをバックエンドに簡単に投稿できます。 Swagger UI によって提供される自動ドキュメント。この記事では、データをバックエンド URL に直接送信し、結果をブラウザーに表示する簡単なプロセスについて詳しく説明します。
FastAPI アプリケーションの作成
まず、基本的なアプリケーションを作成します。 POST オペレーションと JSON ペイロードを逆シリアル化するためのモデル クラスを備えた FastAPI アプリケーション:
<code class="python">from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str roll: int app = FastAPI() @app.post("/") async def create_item(item: Item): return item</code>
JavaScript を使用したフロントエンドの実装
フロントエンドには、 Fetch API。JSON データをバックエンド URL に直接送信できます。
<code class="javascript">fetch('/', { method: 'POST', headers: { 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({name: "XYZ", roll: 51}) }) .then(resp => resp.text()) .then(data => { console.log(data); // Display the result in the browser }) .catch(error => { console.error(error); });</code>
このスクリプトでは、正しいヘッダーを指定してデータを JSON 文字列に変換する POST リクエストを作成します。サーバーの応答がブラウザに表示されます。
代替方法
FastAPI バックエンドにデータを送信するためのその他の方法には、次のようなものがあります。
- フォーム データ: FormData クラスを使用してデータを送信するには、フォームベースのアプローチを使用します。
- ファイルとフォーム/JSON データ: ファイルとフォーム/JSON データの組み合わせを利用します。より複雑なシナリオ用の JSON データ。
結論
Swagger UI を使用せずに FastAPI バックエンドに JSON データを投稿するのは、JavaScript を使用して送信する必要がある簡単なプロセスです。データをバックエンド URL に直接送信します。フォームベースのデータ送信であっても、ファイルとフォーム/JSON データの組み合わせであっても、ニーズに合わせてさまざまな方法から選択できます。
以上がSwagger UI を使用せずに JSON データを FastAPI バックエンドにポストする方法は?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。

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
