背景 创建 FastAPI 路径操作函数时，通常可以从中返回任何数据：字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下，FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为.../p/15364635.html 最简单的栗子 路径操作函数返回一个 Pydantic Model #!.../item HTTP/1.1" 200 OK item 类型的确是 Pydantic Model 类 但最终返回给客户端的是一个 JSON 数据 等价写法 @app.post("/item") async...raise TypeError(f'Object of type {o....__name__} ' TypeError: Object of type Item is not JSON serializable 类型错误：项目类型的对象不是 JSON 可序列化的 因为它无法转换为
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel， 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。...，当一个模型属性具有默认值时，它不是必需的。...", "price": 45.2, "tax": 3.5 } 由于 description 和 tax 是可选的（它们的默认值为 None），下面的 JSON「object」也将是有效的...转换为相应的类型（在需要时）。 校验数据。 如果数据无效，将返回一条清晰易读的错误信息，指出不正确数据的确切位置和内容。 将接收的数据赋值到参数 item 中。...启动服务后，使用 postman 测试接口 docs 文档 你所定义模型的 JSON 模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且在交互式 API 文档中展示： body + path路径参数
，这是一个用于与 MongoDB 异步通信的库，由MongoDB组织官方支持 1....兼容的类型 id: PyObjectId = Field(default_factory=PyObjectId, alias="_id") # alias 是一个 pydantic选项...，在调用 dict 方法时，会转换为 _id 名，这是MongoDB需要的 class Config: json_encoders = {ObjectId: str}...使用 _id 来序列化 post_db = await get_post_or_404(post_db.id, database) return post_db 测试之前需要 docker...嵌套文档 如果我们想将 post 和 comment 一起存储 在 models.py 中添加 class CommentBase(BaseModel): publication_date: datetime
有了 Pydantic 以及类型提示，你就可以得到一个具有自动完成功能的良好的编辑体验。...你还可以得到数据验证、序列化和反序列化（用于构建一个 API），以及自动化文档（通过 JSON Schema 和 OpenAPI ）。...建议： 如果你对上述三个问题有共鸣，厌倦了 Flask 扩展时的大量选择，希望利用异步请求，或者只是想建立一个 RESTful API，请使用 FastAPI。...如果你对 FastAPI 的成熟度不满意，需要用服务器端模板构建一个全栈应用，或者离不开一些社区维护的 Flask 扩展，就可以使用 Flask。...当你需要进行繁重的后台计算时，或者你需要一个任务队列来管理任务(tasks)和工作者(workers)时，你可能想使用Celery 而不是 BackgroundTasks。
1.FastAPI简介： FastAPI 是一个基于 Python 3.7+ 的现代、高性能 Web 框架，专注于构建 RESTful API。...如下图所示点击try out即可调试程序 1.2类型注解 使用 Pydantic 的数据模型，我们可以轻松地定义 API 的输入和输出的结构，并确保数据的完整性和一致性。...通过类型注解，我们可以清晰地表达每个字段的期望类型，使得开发者在编写和阅读代码时更容易理解数据的结构。...这有助于在早期发现潜在的错误，并降低了在运行时出现问题的可能性。 另外，Pydantic 自动生成的文档使得 API 接口的使用更加友好。...因此，FastAPI的交互式文档和Pydantic的数据验证为开发者提供了全面的工具，使得他们能够更加轻松地构建、测试和维护高性能的RESTful API。
FastAPI基于Starlette框架，并且使用Pydantic库进行数据验证和转换，从而使RESTful API的开发变得更加容易。...需要注意的是，对于POST请求，在FastAPI中通常需要指定请求体格式（比如JSON或表单），以便能够正确地解析提交的数据。默认情况下，FastAPI使用JSON格式作为请求体。...强类型支持：FastAPI支持Python 3.6+的标准Type Hints功能，它可以校验数据类型并在文档中进行描述，这对于API的测试、调试和使用都非常有帮助。...数据验证和转换：FastAPI使用Pydantic库进行数据验证和转换，可以帮助开发者在编写API时减少出错的可能；Flask没有这个功能，需要手动编写数据验证和转换的代码。...总结 FastAPI作为一种新兴的Python Web框架，具有许多优势。它的高性能、易用性和强类型支持使其适合于构建大型Web应用程序和RESTful API。
前言 可以使用 FastAPI 提供的 File 定义客户端要上传的文件 学习 File 前最好先学习 Form：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15311533.html...import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() # file 参数类型是字节 bytes @app.post("/files/") async...) 重点 因为 UploadFile 对象提供的方法都是 async 异步的，所以调用的时候都要加 await 比如 （后面会详解 async/await ） await file.read() 当使用异步方法时...("'coroutine' object is not iterable"), TypeError('vars() argument must have __dict__ attribute')] WARNING...Starlette 的 UploadFile，但增加了一些必要的部分，使其与 Pydantic 和 FastAPI 的其他部分兼容 UploadFile 相比 bytes 的优势 存储在内存中的文件达到最大大小限制
前言 接口传参方式之一：通过发送请求体（Request Body）来传递请求数据 在 FastAPI，提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体 这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和 使用 Pydantic...，而且 Swagger API 并不会显示 GET 请求的请求体 不使用 Pydantic的栗子 from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI...声明为 Dict[str, float]，FastAPI 会对每一个键值对都做数据校验，校验失败会有友好的错误提示 正确传参的请求结果 校验失败的请求结果 友好的错误提示啊~ 使用 Pydantic...JSON 字符串 将字段值转换相应的类型（若有需要） 验证数据，如果验证失败，会返回一个清晰的错误，准确指出错误数据的位置和信息 item 会接收到完整的请求体数据，拥有所有属性及其类型，IDE 也会给予对应的智能提示...查看 Swagger API 文档 Schema 部分 model 的 JSON Schema 会成为 Swagger APi 文档的一部分 示例值部分 IDE 智能提示 因为知道 name 属性的类型是
FastAPI是一个基于 Python 的后端框架，该框架鼓励使用 Pydantic 和 OpenAPI (以前称为 Swagger) 进行文档编制，使用 Docker 进行快速开发和部署以及基于 Starlette...开发环境：Python3.6+ 一、安装 pip install fastapi uvicorn ? 二、构建代码 创建一个main.py文件。引入FastAPI这个模块，就可以构建接口了！...这里有必要说明一下，例如我们 /user 接口，它在指明参数的时候对参数做了限制，只能使用int类型的数据，这是因为Fast API是基于Pydantic开发的（Pydantic主要就是用来做强制类型检测的...四、关于文档 我们创建的应用，FastAPI给我们也创建好相应的接口文档，方便使用者的调用和查看，对开发者来说非常友好，也省去了我们写文档的时间了！...以上便是FastAPI的入门指南，对于Django或是Flask来说，确实方便了很多，希望以后大家也可以多使用它来快速构建自己的后端接口~
简易：易于使用和学习，减少阅读文档的时间。 短：最小化重复代码，每个参数声明中的多个功能，减少编码错误。 健壮：获取可用于生产的代码。具有自动交互式的 API 文档。...基于标准：基于（并完全兼容）API 的开放标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和JSON Schema。...前面说过 FastApi 的一大特点是基于标准的 Python 3.6类型声明，兼具参数校验功能，这一切都要归功于 Pydantic 路径参数 路径参数即 url 路径参数，可以使用 Python 格式字符串相同语法声明路径...其中还有一个是路径参数：item_id， str 类型 请求体参数 要发送请求正文，必须使用一个：POST， PUT，DELETE或PATCH，需导入 Pydantic 的 BaseModel from...(item: CommonItem): return item 可以看到，创建了一个 CommonItem 模型，有了声明的这个模型，可以实现以下功能： 以 JSON 读取请求的正文 根据声明的类型
讲解Flask API TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError...错误原因当我们使用Flask构建API时，经常需要将Python对象转换成JSON格式的数据返回给客户端。Flask内置了JSON序列化器，可以轻松地将Python对象转换成JSON格式的字符串。...当我们尝试将无法被序列化的对象返回给客户端时，就会触发"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。...在构建Flask API时，确保返回的对象可以被JSON序列化是一个重要的注意事项，以便正确处理和传输数据。谢谢阅读！...当我们构建一个简单的学生信息管理系统的API时，可以使用Flask来处理请求并返回学生信息。假设我们有一个Student类来表示学生对象，包含学生的姓名和年龄属性。
我将构建一个 FastAPI 服务器，该服务器将接受 PDF 文件并以 JSON 格式返回提取的数据。...我们将涵盖：LangChan 用于构建 API Paka，用于将 API 部署到 AWS 并水平扩展它Paka 使用单命令方法简化了大型语言模型 （LLM） 应用程序的部署和管理。...当 Paka 部署 Llama2-7B 模型时，它使用很棒的 llama.cpp 项目和 llama-cpp-python 作为模型运行时。该链是一个管道，包含提示符、LLM 和输出解析器。...3.构建API服务有了核心逻辑，我们的下一步是构建一个 API 端点，该端点接收 PDF 文件并以 JSON 格式提供结果。我们将使用 FastAPI 来完成此任务。...小节本文演示了如何使用 LLM 从 PDF 发票中提取数据。我们构建了一个FastAPI服务器，能够接收PDF文件并以JSON格式返回信息。
有一个非常简单的需求：编写一个 HTTP 接口，使用 POST 方式发送一个 JSON 字符串，接口里面读取发送上来的参数，对其中某个参数进行处理，并返回。...使用pip或者pipenv即可安装 FastApi： pip install fastapi pipenv install fastapi 安装完成以后，我们来完成第一个 API： from fastapi...当 query 后面的参数不是整数时，正常报错了。 我们再来看一下本文一开始的 POST 方法。在使用 Flask 的时候，我们需要手动验证用户 POST 提交上来的数据是什么格式的，字段对不对。...首先我们导入from pydantic import BaseModel，然后继承BaseModel实现我们允许 POST 方法提交上来的数据字段和格式： from pydantic import BaseModel...当我们使用 POST 方式提交数据时，FastApi 自动会以People中定义的字段为基准来校验数据，发现不对就返回报错信息。
---- 我们去写一个例子，去定义一下请求体 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic...使用标准的 Python 类型来声明所有属性。 当一个模型属性具有默认值时，它不是必需的。否则它是一个必需属性。将默认值设为 None 可使其成为可选属性。...所以当我们在定义的时候就可以对对应的参数进行是否是可选择的参数。其实我们在定义的时候，也定义了类型，比如我们对应price定义是一个float，但是呢，我们现在给它传递一个str类型，比如五角。...接口返回的是一个类型错误，因为后台在处理的时候呢，默认转化了类型，转化失败，就直接fastapi自动处理完毕了。并且返回了统一格式的返回值。 我们看下接口文档。 ?...当我们去传递的价格小于100时候如何返回呢？ ? 可以看到这样是符合我们需求的。 后续我们会分享不适用 Pydantic模型也可以。
FastAPI 干啥的？ FastAPI 是用来构建 API 服务的一个高性能框架。 为什么选择 FastAPI ?...个人还觉得，FastAPI 还有一个非常强的优势：方便的 API 调试，生成 API 文档，直接能够做到调试自己构建的 API，这在实际应用中，价值凸显。...FastAPI 这么强悍，有必要研究和使用，因为无论做开发，还是做算法，API 服务真的太重要，太重要，尤其是大厂，离不开 API 接口。...首先 pip install pydantic 然后，使用 Pydantic 做强制类型检查。...FastAPI 基于以上这些强大的优点，相信在实际开发 API 服务时，会很敏捷。期待！ 推荐一个团队技术号 机器学习研习社 目前是由国内985博士，硕士组成的团体发起并运营。
FastAPI 干啥的？ FastAPI 是用来构建 API 服务的一个高性能框架。...个人还觉得，FastAPI 还有一个非常强的优势：方便的 API 调试，生成 API 文档，直接能够做到调试自己构建的 API，这在实际应用中，价值凸显。...FastAPI 这么强悍，有必要研究和使用，因为无论做开发，还是做算法，API 服务真的太重要，太重要，尤其是大厂，离不开 API 接口。...首先 pip install pydantic 然后，使用 Pydantic 做强制类型检查。...这是一个入门 demo, 构建以下三个路由： from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI()
本文主要介绍一下FastAPI是什么，多数内容摘自官网：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ FastAPI是什么 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速...Swagger UI，可交互式操作，能在浏览器中直接调用和测试你的 API 。 另外的 API 文档：ReDoc 简洁 任何类型都有合理的默认值，任何和地方都有可选配置。...所有的这些都是可复用的工具和组件，可以轻松与你的系统，数据仓库，关系型以及 NoSQL 数据库等等集成。 依赖注入 FastAPI 有一个使用非常简单，但是非常强大的依赖注入系统。...无限制"插件" 或者说，导入并使用你需要的代码，而不需要它们。 任何集成都被设计得被易于使用（用依赖关系），你可以用和路径操作相同的结构和语法，在两行代码中为你的应用创建一个“插件”。...支持 Session 和 Cookie 。 100% 测试覆盖率。 代码库 100% 类型注释。 Pydantic 特性 FastAPI 和 Pydantic 完全兼容(并基于)。
响应体是 API 发送给客户端的数据 注：不能使用 GET 操作（HTTP 方法）发送请求体。 要发送数据，你必须使用下列方法之一：POST（较常见）、PUT、DELETE 或 PATCH。...类型声明，FastAPI 将会： 将请求体作为 JSON 读取。...转换为相应的类型（在需要时）。 校验数据。 如果数据无效，将返回一条清晰易读的错误信息，指出不正确数据的确切位置和内容。 将接收的数据赋值到参数 item 中。...为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。 这些模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且被自动化文档 UI 所使用。...请求体 + 路径参数 + 查询参数 同时声明请求体、路径参数和查询参数。 FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。
处理请求体在处理POST、PUT和DELETE请求时，我们通常需要从请求体中获取数据。在FastAPI中，我们可以使用request.body属性来访问请求体中的数据。...当我们使用pydantic模型来定义请求体的结构时，FastAPI会自动将请求体反序列化为该模型的实例。...我们还定义了一个路由/items/和一个视图函数create_item()。当收到POST请求时，FastAPI将提取请求体中的JSON数据，并使用Item模型将其反序列化为一个实例。.../和一个视图函数read_items()。...视图函数返回一个JSON响应，包含键值对{"token": token}。
因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。 启发 FastAPI 地方 使用 Python 类型提示可以提供很大的编辑器支持。...它在声明中使用了自定义类型，而不仅是 Python 的标准类型，但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架，该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...然后，APIStar 不再作为服务器存在，然后 Starlette 出现了，并且为此类系统提供了新的更好的基础。那是构建FastAPI的最终灵感。...FastAPI 使用的框架 Pydantic Pydantic 是一个库，基于Python类型提示来定义数据验证，序列化和文档（使用JSON模式）。这使其非常直观。...但是它不提供自动数据验证，序列化或API 文档。 这是 FastAPI 在顶部添加的主要内容之一，全部基于Python类型提示（使用Pydantic）。
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