Jadual Kandungan
Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam FastAPI
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam FastAPI?

Bagaimana Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam FastAPI?

Oct 24, 2024 am 02:08 AM

How to Handle 404 Responses with Custom Pages in FastAPI?

Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam FastAPI

Pengenalan

FastAPI ialah rangka kerja web popular untuk Python yang menyediakan cara yang bersih dan cekap untuk membina API. Satu keperluan biasa apabila bekerja dengan aplikasi web ialah keupayaan untuk menyesuaikan respons yang dikembalikan apabila sumber yang diminta tidak ditemui (404 Tidak Ditemui). Artikel ini akan membimbing anda melalui proses mencipta halaman 404 tersuai menggunakan FastAPI.

Menggunakan Pengendali Respons Tersuai

Satu pendekatan untuk mengendalikan respons 404 ialah menggunakan pengendali pengecualian tersuai. FastAPI membolehkan anda mendaftarkan pengendali pengecualian tersuai yang boleh memintas dan mengendalikan pengecualian tertentu. Dalam kes kami, kami boleh mencipta pengendali pengecualian untuk kod status 404 dan mengembalikan respons tersuai.

Berikut ialah contoh cara mencipta pengendali respons 404 tersuai:

<code class="python">from fastapi.exceptions import HTTPException
from fastapi.responses import HTMLResponse

@app.exception_handler(404)
async def not_found_handler(request: Request, exc: HTTPException):
    return HTMLResponse("<h1>Not Found</h1><p>The requested resource could not be found.</p>", status_code=404)</code>
Salin selepas log masuk

Menggunakan Middleware

Satu lagi pilihan untuk mengendalikan 404 respons ialah menggunakan middleware. Middlewares ialah fungsi yang dijalankan sebelum dan selepas setiap kitaran permintaan-tindak balas. Dalam kes kami, kami boleh menggunakan perisian tengah untuk menyemak 404 respons dan mengembalikan respons tersuai.

Berikut ialah contoh cara mencipta perisian tengah untuk mengendalikan respons 404:

<code class="python">from fastapi import Request, Response, status
from fastapi.responses import HTMLResponse

@app.middleware(&quot;http&quot;)
async def handle_404(request: Request, call_next):
    response = await call_next(request)
    if response.status_code == status.HTTP_404_NOT_FOUND:
        return HTMLResponse("<h1>Not Found</h1><p>The requested resource could not be found.</p>")
    return response</code>
Salin selepas log masuk

Nota: Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa jika anda menggunakan kedua-dua pengendali respons tersuai dan perisian tengah untuk mengendalikan respons 404, perisian tengah akan diutamakan.

Kesimpulan

Memperibadikan 404 respons dalam FastAPI ialah proses mudah yang boleh dicapai sama ada menggunakan pengendali respons tersuai atau perisian tengah. Dengan mengikuti teknik yang diterangkan dalam artikel ini, anda boleh membuat halaman 404 tersuai yang memberikan pengalaman yang lebih bermaklumat dan mesra pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam FastAPI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles