在FastAPI应用程序中将JSON转换为DataFrame
，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的库和模块，包括FastAPI、pandas和pydantic。FastAPI用于构建Web应用程序，pandas用于数据处理，pydantic用于数据验证和转换。
from fastapi import FastAPI
import pandas as pd
from pydantic import BaseModel- 创建一个FastAPI应用程序实例。
app = FastAPI()- 定义一个输入模型，用于验证和转换JSON数据。
class InputData(BaseModel):
data: dict- 创建一个POST路由，用于接收JSON数据并将其转换为DataFrame。
@app.post("/json-to-dataframe")
def json_to_dataframe(input_data: InputData):
df = pd.DataFrame.from_dict(input_data.data)
return df在上述代码中，我们使用@app.post装饰器创建了一个POST路由，路由路径为"/json-to-dataframe"。该路由接收一个名为input_data的参数，类型为InputData，用于验证和转换传入的JSON数据。
- 运行FastAPI应用程序。
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)现在，你可以使用发送POST请求的方式将JSON数据发送到"/json-to-dataframe"路由，并将其转换为DataFrame。返回的结果将是转换后的DataFrame数据。
这种方法适用于将符合JSON格式的数据转换为DataFrame，可以用于处理各种数据类型，例如传感器数据、日志数据等。对于更复杂的数据转换和处理需求，可以结合pandas和其他相关库进行进一步的操作和分析。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- FastAPI：FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建基于Python的API。它具有自动文档生成、输入数据验证等功能，适用于构建高效的Web应用程序。了解更多信息：FastAPI
- 腾讯云服务器（CVM）：腾讯云服务器是一种可扩展的计算服务，提供高性能、可靠的云服务器实例，适用于各种应用场景。了解更多信息：腾讯云服务器
- 腾讯云数据库（TencentDB）：腾讯云数据库是一种高性能、可扩展的云数据库服务，提供多种数据库引擎和存储类型，适用于各种应用场景。了解更多信息：腾讯云数据库
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我有一些问题通过FastAPI插入到FastAPI中。
下面的代码按预期工作。注意response变量在response_to_mongo()中是如何没有被使用的。
model是一种滑雪ElasticNet模型。
app = FastAPI()
def response_to_mongo(r: dict):
client = pymongo.MongoClient("mongodb://mongo:27017")
db = client["models"]
model_collection = db["example-mode
浏览 30提问于2022-03-14得票数 2
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame，包含几个列和一些数据，我需要从FastAPI应用程序的响应体中返回这些数据。借用另一个类似但不同的问题的DataFrame示例：
test_list = [["Joe", 34, "Accounts", 10000], ["Jack", 35, "Chemistry", 20000], ["Jill", 37, "Art", 2000]]
df = pandas.DataFrame(data=test_list, columns=["Name"
浏览 1提问于2022-02-24得票数 0
回答已采纳
我想知道如何使用DataFrame来流FastAPI，而不必将DataFrame保存到磁盘上的csv文件中。目前，我所做的是从csv文件中流数据，但是与返回FileResponse相比速度并不快。下面的/option7是我想要做的。
我的目标是从FastAPI后端流数据，而不将DataFrame保存到csv文件中。
谢谢。
from fastapi import FastAPI, Response,Query
from fastapi.responses import FileResponse,HTMLResponse,StreamingResponse
app = FastAPI()
df
浏览 12提问于2022-09-12得票数 1
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1回答
下面的代码接收一些POSTed到FastAPI服务器的JSON。FastAPI使它可以作为Pydantic模型在函数中使用。我的示例代码通过编写文件来处理它。我不喜欢的(这似乎是使用Pydantic的副作用)是，我必须回过头来获得一些有用的JSON。
我怎么才能不做循环呢？
我觉得这一定是可能的，因为return images只是起作用了。
from typing import List
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import json
app = FastAPI()
class Image(Ba
浏览 3提问于2020-11-21得票数 2
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1回答
我使用FastAPI来服务ML模型。我的端点接收并发送表单的JSON数据：
[
{"id": 1, "data": [{"code": "foo", "value": 0.1}, {"code": "bar", "value": 0.2}, ...]},
{"id": 2, "data": [{"code": "baz", "value": 0.3}, {"code"
浏览 7提问于2021-08-17得票数 3
回答已采纳
1回答
我想上传一个文件到一个FastAPI后端，并将其转换为Pandas DataFrame。但是，我似乎不明白如何使用FastAPI的对象来实现这一点。更具体地说，我应该把什么传递给pd.read_csv()函数？
下面是我的FastAPI端点：
@app.post("/upload")
async def upload_file(file: UploadFile):
df = pd.read_csv("")
print(df)
return {"filename": file.filename}
浏览 14提问于2022-03-15得票数 -2
回答已采纳
我在FastAPI和Flask中都用相同的函数编写了相同的API应用程序。但是，当返回JSON时，两个框架之间的数据格式不同。它们都使用相同的json库，甚至使用相同的代码：
import json
from google.cloud import bigquery
bigquery_client = bigquery.Client()
@router.get('/report')
async def report(request: Request):
response = get_clicks_impression(bigquery_client, source_i
浏览 44提问于2022-10-06得票数 2
回答已采纳
工作的测试端点:baseurl/ds-clm-aks aks/ test OpenAPI有效的json : baseurl/ds-clm-metadata-aks/openapi.json 本地容器运行正常: localhost:4557/docs，localhost:4557/docs 理想情况下，文档应该呈现在: baseurl/ds-clm-metadata-aks/docs 但会给出以下错误： ? Redoc url :baseurl/ds-clm-metadata- gives /redoc，给出错误： ? """This package conta
浏览 30提问于2020-08-21得票数 1
根据我的URL中是否有尾随斜杠， (带有uvicorn服务器)将省略一个content type: application/json头。我担心客户端可能无意中在他们的URL中添加了一个尾斜杠，然后没有得到一个JSON响应，所以我想知道
( a)这种行为正确吗？
( b)如何处理服务器端？
下面是一个非常简单的FastAPI应用程序：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
app.get("/alist")
async def alist():
somelist = [1, 2, 3, 4, 5]
return
浏览 2提问于2020-05-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试将具有唯一密钥的df转换为JSON文件。pandas dataframe看起来如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [1,2,2,2,3,3], 'col2': ['a','b','c','','e','f'], 'col3': ['one','two','three','four','five','six'
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
我有一个名为main.py的文件如下所示：
from typing import List, Dict
from fastapi import Body, FastAPI
import pandas as pd
@app.post("/")
async def read_df(data: List[Dict], id_process: int = Body(...)):
return {"id_process": id_process, "data": data}
现在，如果我运行测试代码，保存在文件test_main.py中，即：
f
浏览 4提问于2022-01-15得票数 0
我有一个网站开发的反应js在前端。前端向快速python后端发出请求(POST方法)。在web界面上，当我单击“已发送”按钮，该按钮调用快速API API时，会出现以下错误：
在我的本地电脑上，一切都很好。但是，当我在o2switch服务器上进行生产时，上面的bug又回来了。
对于react，我使用axios来执行POST请求：
Axios.post("http://localhost:8001/calcul", {
localisation: "MA",
critere_priviligier: "12"
浏览 4提问于2022-11-10得票数 0
我正在编写代码以接收FastAPI中的JSON有效负载。
这是我的代码：
from fastapi import FastAPI, status, Request
from fastapi.responses import ORJSONResponse
import uvicorn
import asyncio
import orjson
app = FastAPI()
@app.post("/", status_code = status.HTTP_200_OK)
async def get_data(request: Request):
param = awai
浏览 15提问于2022-10-23得票数 1
回答已采纳
我使用FastAPI构建了一个API，并试图从客户端向它发送数据。
对于我想提交的数据，API和客户端都使用类似的Pydantic模型。这包括一个包含文件路径的字段，我将其存储在pathlib.path类型的字段中。
但是，FastAPI不接受提交，因为它显然无法处理path对象：
TypeError: Object of type PosixPath is not JSON serializable
下面是一个显示问题的最小测试文件：
import pathlib
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
from
浏览 0提问于2021-12-01得票数 3
回答已采纳
图像可以生成，但是当我转到端口时，我会看到下面的{"message":"Hello world! From FastAPI running on Uvicorn with Gunicorn. Using Python 3.7"}，但是电子邮件不会被发送。当我运行python脚本而不包含它时，就会发送电子邮件，因此没有安全防火墙阻止发送电子邮件。我做错了什么？请帮助我在这个问题上被困了一段时间了。我试图将我的应用程序封装起来，这样我就可以在Azure上部署它了。这是一个简单的电子邮件发送应用程序的实践。它甚至运行test.py吗？下面是代码：
test.py
fr
浏览 1提问于2022-06-12得票数 0
4回答
我第一次尝试部署NLP ML模型。为此，有人建议我使用FastAPI和uvicorn。在获得FastAPI响应方面，我已经取得了一些成功；但是，我未能成功地传递数据文件并让它处理它。我试过使用字典，甚至尝试将传递的json转换为dataframe。
关于data_dict = data.dict()：ValueError: Iterable over raw text documents expected, string object received.
关于data_dict = pd.DataFrame(data.dict())：ValueError: If using all scala
浏览 7提问于2020-07-30得票数 1
我有一个web钩子侦听器，它使用APIRouter为服务器上的应用程序设计路由。应用程序应该接收一个POST请求(期望JSON格式的数据)并将其记录到控制台。然而，我得到了一致的重定向。我试图用卷发做以下几件事：
curl -X 'POST' \
'http://127.0.0.1:8010/webhook' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"data": {"UK":&
浏览 14提问于2022-10-28得票数 1
我有一个使用变压器pipeline的工作模型，我想使用它与FastAPI一起发送post请求并获得响应。
该模型的工作方式如下：
#Loading the model
classifier = pipeline(path_to_model)
#Making predictions:
classifier(txt)
输出是list of dicts。
我的代码是：
app = FastAPI()
@app.post("/predictions")
def extract_predictions(text):
text = text.lower()
out=cl
浏览 3提问于2022-07-22得票数 1
回答已采纳
我正在尝试创建一个API函数，它接受.csv文件(上传)并以熊猫DataFrame的形式打开它。就像这样：
from fastapi import FastAPI
from fastapi import UploadFile, Query, Form
import pandas as pd
app = FastAPI()
@app.post("/check")
def foo(file: UploadFile):
df = pd.read_csv(file.file)
return len(df)
然后，我调用我的API：
import requests
浏览 9提问于2022-05-21得票数 1
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我有一个FastAPI应用程序，它实现了这样的路由。
from fastapi import FastAPI
api = FastAPI()
@api.post("/myroute/")
def myroute(a: str, b: str) -> str:
return f"a={a}, b={b}"
当我运行服务器并使用Swagger与其交互时，它可以正常工作。
我有下面的单元测试。
from fastapi.testclient import TestClient
def test_myroute():
client = Tes
浏览 11提问于2022-08-24得票数 0
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我正在尝试将Pydantic模型转换为Pandas DataFrame，但我遇到了各种错误。
以下是代码：
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pickle
import sklearn
import pandas as pd
import numpy as np
class Userdata(BaseModel):
current_res_month_dec: Optional[int] = 0
current_res_month_
浏览 3提问于2021-08-13得票数 2
我使用Pydantic模型(Basemodel)和FastAPI，并将输入转换为dictionary，然后将其转换为Pandas DataFrame，将其赋值为用于机器学习预测的model.predict()函数，如下所示：
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from typing import List
class Inputs(BaseModel):
f1: float,
f2: float,
f3: str
浏览 5提问于2022-04-12得票数 1
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我在dockerCompose.yml中有一个特定的服务，名为‘specific’，它基于fastAPI python包。
fastapi:
image: fastapi
labels:
- "traefik.frontend.rule=PathPrefixStrip:/fastapi"
- traefik.port=5000
volumes:
- ./fastapi:/app
- ./data:/data
通过localhost/fast
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
我正在尝试为银行的客户流失创建一个API。我已经完成了模型，现在想使用FastAPI创建应用编程接口。我的问题是将JSON传递的数据转换为dataframe，以便能够在模型中运行它。下面是代码。 from fastapi import FastAPI
from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware
from pycaret.classification import *
import pandas as pd
import uvicorn # ASGI
import pickle
import pydantic
from pydan
浏览 14提问于2020-12-26得票数 2
回答已采纳
我正在设置运行在带有VS代码的容器中的FastAPI的调试。当我启动调试器时，FastAPI应用程序在容器中运行。但是，当我从主机访问网页时，服务器没有如下响应：
但是，如果使用以下命令从命令行启动容器，则可以从主机访问网页。
docker运行-p 8001: 80 /tcp带-批处理:v2 uvicorn主:app-主机0.0.0.0 -端口80
下面是tasks.json文件：
{
// See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
// for the documentation about the tasks.jso
浏览 7提问于2021-12-08得票数 3
我正在尝试从SQLAlchemy创建一个数据库。我使用Postgres作为我的数据库。当试图创建数据库时，我会从其中获得导入错误。导入main.py文件中的模型。我正在跟踪这个链接
Main.py
from re import S
from typing import Optional
from fastapi import Body, FastAPI,Response,status,HTTPException,Depends
from numpy import append
from pkg_resources import yield_lines
from pydantic i
浏览 1提问于2022-03-09得票数 0
2回答
我使用javascript和FastAPI构建了一个简单的项目。我想将javascript中的画布图像数据发布到服务器(FastAPI)。
但是，我得到422个不可处理的实体错误。
# FastAPI
@app.post("/post")
async def upload_files(input_data: UploadFile = File(...)):
return JSONResponse(status_code = 200, content={'result' : 'success'})
// javascript
let c
浏览 3提问于2022-05-19得票数 -1
回答已采纳
这似乎是一个非常简单的问题，目前还不清楚正确的答案是什么。
我们理解反斜杠是JSON中的一个特殊分隔符。
从我们的数据库中，我们将返回一个带有反斜杠的字段。由于合同/法律/政府代表的原因，它必须是一个单独的反斜杠。然而，仅仅返回一个反斜杠似乎是不可能的。想知道这是否是JSON的规则？也许是这样，但我们三个人花了一天的时间去搜索却找不到这里发生了什么。
以下是FastAPI应用程序：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {
浏览 8提问于2022-05-15得票数 0
3回答
我想要创建一个项目，它使用Django作为后端，PostgreSQL作为数据库，FastAPI与Django REST框架用于REST。不要发现用Django、DRF和Postgres做一个项目有什么问题，但是当同时谈论FastAPI和DRF时会遇到困难。因此，将Postgres连接到Django没有问题，为DRF创建端点也没有问题。但是我该怎么连接快速路呢？在哪里放置端点，以及如何将所有这些操作放在一起？在一些示例中，我看到FastAPI isntance是在WSGI.py中启动的，然后服务器从调用命令运行，如下所示：
uvicorn goatfish.wsgi:app
但我不能肯定，当我只
浏览 4提问于2021-03-04得票数 1
回答已采纳
3回答
熊猫数据文件中的正斜杠
、、、
我是个新手，任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试将一个dataframe转换为一个json文件。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'A' : [1., 2.5],
'B' : ['img/blue.png', 'img/red.png']})
print df
输出是
A B
0 1.0 img/blue.png
1 2.5 img/red.png
我想创建一个json文件，如下所示：
'[1.
浏览 5提问于2017-04-14得票数 17
回答已采纳
我的DataFrame中有一个DataFrame列，但是当我使用DataFrame.to_dict('record')将该DataFrame转换为python列表时，以前的uint64会神奇地转换为DataFrame：
In [24]: mid['bd_id'].head()
Out[24]:
0 0
1 6957860914294
2 7219009614965
3 7602051814214
4 7916807114255
Name: bd_id, dtype: uint64
In [25]: mid.
浏览 5提问于2015-07-13得票数 8
回答已采纳
我在Vue中构建了我的应用程序，在Python中使用FastAPI构建了我的后台。在执行npm run build之后，我将dist文件夹复制到了templates文件夹中。我想加载index.html，但是我得到了错误的error_aborted 404 (not found)。templates文件夹中包含static文件夹。为什么我会得到这个错误？ from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
app = FastAPI()
templates =
浏览 65提问于2021-01-10得票数 1
回答已采纳
3回答
我的应用程序在前端使用React，在后端使用FastAPI。 我正在尝试将csv文件上载到我的服务器。 在提交表单时，这将被调用： const onSubmit = async (e) => {
e.preventDefault();
const formData = new FormData();
formData.append("file", file);
fetch("/api/textitems/upload", {
method: "POST",
body: formD
浏览 115提问于2020-08-07得票数 3
回答已采纳
我正在尝试创建一个FastAPI端点，用户可以在其中上传json格式或gzip文件格式的文档。我可以让端点单独/单独地从这两个方法接收数据，但不能在一个端点/函数中一起接收数据。有没有办法让同一个FastAPI端点接收json或文件？
json示例：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
class Document(BaseModel):
words: str
app = FastAPI()
@app.post("/document/")
async def create_it
浏览 0提问于2020-12-17得票数 3
使用，我试图将一个POST请求发送到一个端点，该端点将一个带有list的JSON对象作为输入：
{
"urls":[
"https://www.website.com/",
"https://www.anotherwebsite.com"
]
}
简化的可复制示例应用程序代码：
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.post("/checkUrls")
def checkUrls(urls: list[str]):
ret
浏览 43提问于2022-11-08得票数 1
回答已采纳
1回答
在将JSON从前端发送到后端并在那里阅读时，我遇到了一些小问题。首先，在我的index.html中，我阅读了一些字段中所写的内容，并将其传递给了var inputs
<script type="text/javascript">
function get_inputs()
{
var inputs =
{
T_0 : document.getElementById("a").value,
E_A : document.getEl
浏览 0提问于2021-01-28得票数 1
回答已采纳
我有一个FastAPI post方法：
from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from pydantic import BaseModel
from typing import List
import pandas as pd
class InputItem(BaseModel):
Feature: str
class Item(BaseModel):
Feature: str
Result: str
app = FastAPI()
@app.post
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
回答已采纳
我想将一个JSON对象传递给FastAPI后端。下面是我在前端应用程序中所做的工作：
data = {'labels': labels, 'sequences': sequences}
response = requests.post(api_url, data = data)
下面是后端API在FastAPI中的样子：
@app.post("/api/zero-shot/")
async def Zero_Shot_Classification(request: Request):
data = await request.json()
浏览 18提问于2022-02-03得票数 6
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1回答
上个月，我学习了水瓶座，现在开始学习金字塔和FastAPI。我的应用程序的要求之一是获取字典中的所有查询参数(有多个组合，我可以假设所有键都是唯一的，并且只有一个值)。
在GET /?foo=1&bar=2这样的请求中，我可以从这样的字典中获得foo和bar参数：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def root():
if 'foo' in request.args:
return f"foo was pro
浏览 1提问于2021-05-04得票数 2
3回答
我有一个简单的fastApi演示应用程序，它实现了一个功能:通过调用名为changeResponse的post api获得不同的响应json。changeResponse api刚刚更改了一个全局变量，另一个api通过相同的全局variable.On本地env返回不同的响应，它的工作正常，但是在我在docker.The代码上构建它时只调用changeResponse一次之后，响应总是改变如下：
from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
from util import read_json
import enum
app =
浏览 15提问于2020-09-18得票数 9
回答已采纳
1回答
我有一个快速的api应用程序，我想有一个post请求。
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI
class Data(BaseModel):
num: str
app = FastAPI()
@app.post("/set/")
def set_param(data: Data):
return data
当我从另一个文件发送请求时：
import requests,json
req = requests.post('http://0.0.0.0:5000/set/&
浏览 2提问于2021-01-07得票数 0
回答已采纳
刮过一次之后，我又想再跑一次，我遇到了麻烦。
例如，当我运行我的FastAPI并让Scrapy做一个刮擦时，它会很好地工作。把正确的数据给我。但是，如果我尝试在不重新启动应用程序的情况下再做一次刮擦，我就会得到错误的'twisted.internet.error.ReactorNotRestartable'.。
我尝试过几种解决方案，但都没有成功。或者我用错了。
我希望用户有做几次清除的自由，而不必每次都杀死应用程序并再次提升它。
如果你能帮我，我会很感激的。
from fastapi import FastAPI
from scrapy.crawler import Craw
浏览 8提问于2022-11-09得票数 0
回答已采纳
我试图构建一个数据绘制应用程序，当我使用fastAPI从javascript向uvicorn服务器请求数据时，浏览器会抛出与标头相关的CORS错误。我试图按给定的方式提供头，但不确定如何使用fastAPI在服务器端创作它们。
JavaScript:
var url = 'http://127.0.0.1:8000/data';
$.ajax({
url: url,
type:'GET',
dataType: 'json',
beforeSend: setHeader,
// data: data,
success
浏览 3提问于2022-03-30得票数 0
我有一个FastAPI应用程序，在本地运行时可以正常工作，然而，当我尝试在Docker容器中运行时，我得到了一个“内部服务器错误”。以下是我的应用程序的代码： from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
class Data(BaseModel):
length: int
ds: list
y: list
model: str
changepoint: float = 0.5
浏览 17提问于2020-06-13得票数 3
回答已采纳
1回答
用FastAPI发送到外部url
、、、、
我一直在试图找出如何正确地用FastAPI写一篇文章。
我目前正在使用python的“请求模块”发布一篇文章，并传递一些json数据，如下所示：
import requests
from fastapi import FastAPI
json_data = {"user" : MrMinty, "pass" : "password"} #json data
endpoint = "https://www.testsite.com/api/account_name/?access_token=1234567890" #endpoi
浏览 1提问于2022-03-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用fastAPI创建自己的刮板API。我遇到的问题是我似乎做错了什么，因为我的数据(刮掉的数据)没有出现在浏览器上。我已经将刮刀变成了一个类，以便在我的FastAPI应用程序中使用它，数据显示在我的控制台上，而不是通过浏览器显示在uvicorn服务器上。我把它配置好了。我还包括了浏览器截图。
铲运机API
from fastapi import FastAPI
from Scraper import scrape
app = FastAPI()
data = scrape()
@app.get("/data")
async def songs():
ret
浏览 12提问于2021-10-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我想为我的FastApi WebSocket应用程序编写测试，但是一个测试将永远运行，并且不会停止，这会阻止下一个测试启动。
我在FastApi应用程序“启动”期间调用一个线程，它本身产生进程。我觉得使用线程和进程的结合确实会在TestClient中产生一些问题，这样测试就永远不会停止。
import uvicorn as uvicorn
from fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect
import threading
import asyncio
from fastapi.testclient import T
浏览 5提问于2022-09-06得票数 0
回答已采纳
我正在试着在一个Azure函数应用程序中运行两个函数，一个运行FastAPI，另一个运行水瓶。
我试图为每个function.json文件指定不同的路由，但都没有效果。
# FastAPI function.json
{
"scriptFile": "__init__.py",
"bindings": [
{
"authLevel": "anonymous",
"type": "httpTrigger",
浏览 9提问于2022-04-21得票数 -2
我必须为一个向其他API发送多个请求并将它们的响应合并为输出的API提供服务。
实现这一目标的最佳方式是什么？这是某种异步等待场景吗？感谢你的建议。
from fastapi import FastAPI
import requests
app = FastAPI()
@app.post('/api')
def main_api():
JScontent = json.loads(request.json())
input = JScontent['content']
response1 = requests.post(url1, j
浏览 1提问于2021-04-17得票数 2
1回答
我有一个带有pydantic设置、实例读取和验证env变量的FastAPI应用程序：
### config.py
from pydantic import BaseSettings
class Settings(BaseSettings):
VERSION: str
OPENAPI_PREFIX: str
settings = Settings()
### main.py
from fastapi import FastApi
from .config import settings
app = FastAPI(
title='projectX',
浏览 13提问于2022-03-16得票数 0
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