FastAPI POST リクエストで JSON とファイルの両方を送信するにはどうすればよいですか?
FastAPI POST リクエストにファイルと JSON 本文の両方を追加する方法?
FastAPI では、JSON データとファイルの両方を送信することはできません本文を JSON として宣言した場合は、単一のリクエストになります。代わりに、multipart/form-data エンコーディングを使用する必要があります。これを実現するためのいくつかの方法を次に示します。
方法 1: ファイルとフォームを使用する
# 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
方法 2: Pydantic モデルと依存関係を使用する
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})
方法 3: JSON を渡す本文パラメータの文字列として
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], }
方法 4: カスタム クラスを使用して JSON を検証する
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})
注:方法 1 では、Form が Body のサブクラスであるため、File クラスと Form クラスを一緒に使用できます。ただし、方法 1 で Form(...) の代わりに Body(...) を使用すると、FastAPI は JSON データがフォーム データとしてではなくリクエスト本文に含まれることを期待するため、機能しません。
以上がFastAPI POST リクエストで JSON とファイルの両方を送信するにはどうすればよいですか?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。

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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。

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