동일한 로컬 네트워크에 있는 다른 컴퓨터에서 내 FastAPI 백엔드에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
동일한 로컬 네트워크의 다른 시스템/IP에서 FastAPI 백엔드에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
FastAPI 백엔드와 Next.js 프런트엔드를 다른 시스템에서 실행할 때 동일한 로컬 네트워크를 사용하는 경우 프런트엔드에서 백엔드에 액세스하면 문제가 발생할 수 있습니다.
호스트 플래그를 다음으로 설정 0.0.0.0
다른 시스템에서의 액세스를 허용하려면 uvicorn 명령에서 호스트 플래그를 0.0.0.0으로 설정합니다.
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
이렇게 하면 백엔드가 시스템의 모든 IPv4 주소를 수신할 수 있습니다. 로컬 컴퓨터.
방화벽 설정 조정
방화벽이 지정된 포트에 대한 외부 액세스를 허용합니다. Python용 인바운드 방화벽 규칙을 생성합니다. 일반적으로 Python이 방화벽을 통해 통신할 수 있을 때 자동으로 추가됩니다.
CORS 설정 조정
교차 출처 요청을 활성화하도록 CORS 미들웨어 구성:
origins = ['http://localhost:3000','http://192.168.178.23:3000'] app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=origins, allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], )
JavaScript에서 HTTP 요청 만들기
JavaScript 가져오기 요청에서 입력한 것과 동일한 도메인 이름을 사용하세요. 백엔드의 포트 번호와 함께 브라우저의 주소 표시줄:
fetch('http://192.168.178.23:8000/people', {...
동일한 머신에서 로컬로 테스트할 때 올바른 도메인 이름(예: http://127.0.0.1:8000/people)을 사용하여 가져오기를 사용하세요. ) 또는 상대 경로(예: '/people')는 프런트엔드와 백엔드가 모두 동일한 포트와 IP에서 실행되는 경우입니다. 프런트엔드의 출처가 백엔드의 출처와 다른 경우 CORS 설정에 추가하세요.
위 내용은 동일한 로컬 네트워크에 있는 다른 컴퓨터에서 내 FastAPI 백엔드에 액세스하는 방법은 무엇입니까?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.
