유연한 FastAPI 엔드포인트를 만드는 방법: 양식과 JSON 데이터를 모두 처리합니까?
양식 또는 JSON 본문을 허용하는 FastAPI 엔드포인트를 생성하는 방법은 무엇입니까?
옵션 1: 종속성 함수 사용
이 방법에는 Content-Type 요청 헤더를 확인하고 이에 따라 Starlette의 방법을 사용하여 본문을 구문 분석하는 종속성 함수를 만드는 작업이 포함됩니다. 그러나 요청 헤더는 수정될 수 있으며 항상 데이터 유형을 정확하게 반영하지 않을 수 있다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 또한 예상 데이터 구조가 수신되었는지 확인하기 위해 유형 검사 및 유효성 검사를 구현하는 것이 좋습니다.
옵션 2: 선택적 매개변수 정의
또 다른 접근 방식은 선택적 매개변수를 정의하는 것입니다. 파일/양식 데이터에 대한 매개변수를 확인하고 요청 중에 전달된 값이 있는지 확인합니다. 모든 선택적 매개변수가 None이면 JSON 요청일 가능성이 높습니다. 이 옵션을 사용하면 더 명확한 엔드포인트 정의가 가능하지만 JSON 요청이 실제로 유효한지 확인하는 것이 중요합니다.
옵션 3: 미들웨어 및 별도의 엔드포인트
미들웨어를 사용하여, 들어오는 요청의 대상을 확인하고 Content-Type을 기반으로 특정 엔드포인트로 리디렉션할 수 있습니다. 이 접근 방식은 명확한 엔드포인트 정의를 보장하고 대상 오류 처리 및 데이터 구문 분석을 허용합니다.
옵션 4: 혼합된 JSON 및 양식 데이터 보내기(외부)
대체 솔루션 JSON 본문과 파일 또는 양식 데이터를 함께 보내는 작업은 제공된 텍스트에 링크된 다른 스택 오버플로 답변에서 논의됩니다. 이 접근 방식에는 데이터를 보다 맞춤화된 방식으로 구문 분석하고 Form 매개변수를 통해 전달된 JSON 데이터에 대해 Pydantic의 모델 검증을 사용하는 것이 포함됩니다.
Python 요청으로 테스트
테스트하려면, 제공된 Python 요청 코드를 사용하여 다양한 형식의 데이터를 엔드포인트에 보낼 수 있습니다. 이를 통해 엔드포인트의 동작과 데이터 처리 기능을 확인할 수 있습니다.
위 내용은 유연한 FastAPI 엔드포인트를 만드는 방법: 양식과 JSON 데이터를 모두 처리합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
