


Bagaimana Mengendalikan 404 Respons dengan Halaman Tersuai dalam 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>
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("http") 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>
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!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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 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.

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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.
