FastAPI で JSON データを返す方法: 自動変換と手動変換?
FastAPI を使用して JSON 形式でデータを返す方法?
FastAPI を使用して JSON 形式でデータを返すには、jsonable_encoder エンコーダを使用して、 Python データ構造を JSON 互換データに変換します。これは、次のオプションのいずれかを使用して実現できます。
オプション 1: jsonable_encoder を自動的に使用する
通常どおりデータを返すと、FastAPI が自動的に JSON 変換を処理します。 FastAPI は内部で jsonable_encoder を使用してデータを JSON 互換形式に変換します。 jsonable_encoder は、日時オブジェクトなどのサポートされていないオブジェクトが確実に文字列に変換されるようにします。次に、FastAPI は、application/json メディア タイプを使用して JSONResponse オブジェクトにデータをラップし、クライアントはこれを JSON 応答として受け取ります。
from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse def return_dict(): data_dict = {"name": "John Doe", "age": 30} return JSONResponse(content=jsonable_encoder(data_dict))
オプション 2: 手動 JSON 変換
カスタム JSON 変換を実行する必要がある場合は、media_type を「application/json」に設定した Response オブジェクトを直接返すことができます。コンテンツは JSON エンコードされたデータに設定されます。 json.dumps() 関数を必ずdefault=str 引数とともに使用して、サポートされていないオブジェクトが JSON としてエンコードされる前に文字列に変換されるようにしてください。
import json from fastapi import Response def return_response(): data_dict = {"name": "John Doe", "age": 30} json_data = json.dumps(data_dict, default=str) return Response(content=json_data, media_type="application/json")
追加メモ:
- デフォルトでは、FastAPI は Content-Length ヘッダーと Content-Type ヘッダーをResponse.
- Response または JSONResponse オブジェクトの status_code 属性を設定することで、応答のカスタム ステータス コードを指定できます。
以上がFastAPI で JSON データを返す方法: 自動変換と手動変換?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
