在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 str ,比如: 2008-09-15T15:53:00+05:00. datetime.date: Python datetime.date....在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 str ,比如: 2008-09-15. datetime.time: 一个 Python datetime.time....在请求和响应中将表示为 ISO 8601 格式的 str ,比如: 14:23:55.003. datetime.timedelta: 一个 Python datetime.timedelta....frozenset: 在请求中,列表将被读取,消除重复,并将其转换为一个 set。 在响应中 set 将被转换为 list 。...产生的模式将指定那些 set 的值是唯一的 (使用 JSON 模式的 uniqueItems)。 在请求和响应中,作为 set 对待: bytes: 标准的 Python bytes。
在请求和答复中,将表示为str. datetime.datetime: 一只Pythondatetime.datetime....在请求和答复中,将表示为str采用ISO 8601格式,如:2008-09-15T15:53:00+05:00. datetime.date: Pythondatetime.date....在请求和答复中,将表示为str采用ISO 8601格式,如:2008-09-15. datetime.time: 一只Pythondatetime.time....在请求和答复中,将表示为str采用ISO 8601格式,如:14:23:55.003. datetime.timedelta: 一只Pythondatetime.timedelta....frozenset: 在请求和答复中,将其视为set: 在请求中,将读取列表,消除重复,并将其转换为set. 在答复中,set将转换为list.
常见的数据类型 int float str bool 但 FastAPI 支持使用更复杂的数据类型 仍然能得到 FastAPI 的支持 IDE 智能提示 请求数据的数据类型转换 响应数据的数据类型转换...数据验证 自动注释和文档 复杂的数据类型 UUID 常见的唯一标识符 str 类型 datetime.datetime Python 的 datetime.datetime str 类型 栗子:2008...set 类型 在请求中,将读取一个列表,消除重复项并将其转换为一个集合 在响应中,集合将被转换为列表 会在 Schema 中加一个标识 uniqueItems,表示 set 里面的值是唯一的 bytes...,更多的数据类型可以看 Pydantic Types 只要 Pydantic 有的,FastAPI 都支持 复杂数据类型的栗子 #!...校验错误的请求结果 查看 Swagger API 文档
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 ?...基于 Starlette 和 Pydantic,是 FastAPI 如此高性能的重要原因。 还具备代码复用性高,容易上手,健壮性强的优点。...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。...输入请求:localhost:8000/users/5,回车,看到前台数据,非常容易的就能传递到 controller 层,方便。 ?...输入user_id, name 后,点击 Execute, 能看到结果,包括请求的 URL ? 也能看到,服务器响应前端,返回的结果: ?
FastAPI 干啥的? FastAPI 是用来构建 API 服务的一个高性能框架。...基于 Starlette 和 Pydantic,是 FastAPI 如此高性能的重要原因。 还具备代码复用性高,容易上手,健壮性强的优点。...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。...输入请求:localhost:8000/docs,回车:,看到 API 文档界面 点开第二个 get 请求,然后点击 Try it out 后,便可以进行接口调试。非常方便!...输入user_id, name 后,点击 Execute, 能看到结果,包括请求的 URL 也能看到,服务器响应前端,返回的结果: FastAPI 基于以上这些强大的优点,相信在实际开发 API 服务时
Python第三流行的Web框架 在2020年的Python开发者调查结果中,有这样一段话:“FastAPI在此次调查迭代中首次被引为选项,表现为Python第三流行的Web框架。”...参数是必填的:limit: int 请求体 FastAPI的请求体借助于pydantic来实现: from typing import Optional from fastapi import FastAPI...总结一下,在函数参数中,url path中定义的叫做路径参数,没有定义的叫做查询参数,类型是pydantic model的叫做请求体,FastAPI会根据这套规则来自动识别: from typing...-字段 Pydantic提供了Field来给body中的字段添加额外校验: from typing import Union from fastapi import Body, FastAPI from...除了支持常见的数据类型: int float str bool 还支持额外的数据类型: UUID datetime.datetime datetime.date datetime.time datetime.timedelta
所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境,诸如 数据库,路由蓝图,数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑,分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。 ?...同时支持多种请求方式 在上面的 login 例子可以发现,我在上下文 request 中通过判断路由的请求方式来进行响应的逻辑处理,比如如果不是 Post请求 就把它重定向到 login 页面等等...那么就需要同时支持多种请求方式了,巧合的是,我在 FastAPI 文档中找不到相应的说明,刚开始的时候我也迷糊了一阵。所以,只能干源码了。...异常处理 在各种 http资源 不存在或者访问异常的时候都需要有 http状态码 和 异常说明,例如, 404 Not Found 错误,Post请求出现的 422,服务端的 500 错误,所以如何在程序中合理的引发异常...在茫茫的 FastAPI 文档中我尽可能摸索出一些易用,实用,好用的功能来和大家分享,并尝试投入到实际的生产环境中,在这个过程中去学习更多的东西,体验更好的服务性能。
settings.py中,有两个配置参数是跟时间与时区有关的, 分别是TIME_ZONE和USE_TZ 如果USE_TZ设置为True时,Django会使用系统默认设置的时区,即America/Chicago..., 此时的TIME_ZONE不管有没有设置都不起作用。...若TIME_ZONE设置为其它时区的话,则还要分情况,如果是Windows系统,则TIME_ZONE设置是没用的,Django会使用本机的时间。...如果为其他系统,则使用该时区的时间,入设置USE_TZ = False, TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai', 则使用上海的UTC时间。...修改代码中默认时区 把代码中的时间也定位成utc时区 import datetime from django.utils.timezone import utc utcnow = datetime.datetime.utcnow
请求表单与文件 4. 处理错误 5. 自定义响应头 6. 自定义异常处理器 7. 覆盖默认异常处理器 8. 使用 RequestValidationError 的请求体 9....因为此时请求体的编码为 multipart/form-data,不是 application/json 4....使用 RequestValidationError 的请求体 RequestValidationError 包含其接收到的 无效数据请求的 body 。...路径操作参数配置 10.1 status_code,tags tags = [字符串],将反映到 文档中 from typing import Optional, Set from fastapi import...(dict, list 等) from datetime import datetime from typing import Optional from fastapi import FastAPI
但是有时候,没有更好的办法,除了创建具有所有这些功能的东西,从以前的工具中汲取最佳创意,并以最佳方式将它们组合起来,使用以前甚至没有的语言功能(Python 3.6+类型提示)。...启发 FastAPI 地方: 拥有简单直观的API。 直接,直观地使用HTTP方法名称(操作)。 具有合理的默认值,功能强大的自定义。...将 Python 中的datetime 对象转为字符串,等等。 另外一个功能就是数据的验证,确保传入的参数是有效的,例如,有些字段是一个 int,类型而不是字符串,这在检测输入数据是非常有用的。...启发 FastAPI 地方: 使用代码来定义提供的数据类型和验证的 schema,验证都是自动化的。 Webargs API 框架需要的另一大功能点是解析从前端发送的请求数据。...这是一个伟大的工具,在 FastAPI 诞生之前,我一直在用它。 启发 FastAPI 地方: 对输入的请求数据的自动验证。 (未完待续)
jsonable_encoder 在实际应用场景中,可能需要将数据类型(如:Pydantic 模型)转换为与 JSON 兼容的类型(如:字典、列表) 比如:需要将数据存储在数据库中 为此,FastAPI...提供了一个 jsonable_encoder() 函数 jsonable_encoder 实际上是 FastAPI 内部用来转换数据的,但它在许多其他场景中很有用 实际栗子 需求 假设有一个仅接收兼容...模型(具有属性的对象),只会接收 dict 使用 jsonable_encoder 将数据转换成 dict 实际代码 #!...import datetime from typing import Optional import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.encoders...JSON 兼容 访问 /items/123 接口,查看控制台输出 item is title='string' timestamp=datetime.datetime(2021, 9, 23, 5,
针对数据格式和类型问题,fastapi内置了一个很好的转换器,本文就相关内容主要记录编码和请求更新相关内容; json兼容编码器 class Animal(BaseModel): name...Pydantic模型类的,在实际的应用中并不会兼容,例如存储到数据库中,利用fastapi内置的jsonable_encoder()函数就能很好的解决相关的问题;会进行类型的转换,例如pydantic转...dict,datetime转str… PUT请求更新数据 class City(BaseModel): province: Optional[str] = Field("重庆")...,将接收的请求体进行解码,就是进行对应的类型转换(基于上面的JSON编码器),然后进行数据存储: PATCH请求更新数据 @app08.patch("/stu08/citypatch/{cityid...cityitem print(cityitem) return city_item_update_result 这个就是部分更新,了解方法即可,实际应用中,还是PUT方法用的多,具体过程参看上面代码的注释
碎碎念 这个服务器的CORS属实是给我整的够呛。requests库好用的一批,浏览器非做一个CORS,多少带点恶心人。...而且nginx在nginx.conf里像网上说的,添加Access-Control-Allow-Origin之类的东西,一直不起作用,预检请求一直过不去,405。...我的后端使用fastapi,在定义app = FastAPI()后,添加以下代码在app后面。好使了。...from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins
Python JSON 库,支持 dataclass、datetime、numpy 注意:仅在 FastAPI 才支持 ORJSONResponse,Starlette 并没有它 pip install...orjson response_class 可以在路径操作装饰器上声明 response_class=Response ,然后最终返回的响应数据的类型就是声明的 Response 实际代码 from...fastapi import FastAPI from fastapi.responses import ORJSONResponse app = FastAPI() # 声明返回的 Response...media_type 上面的栗子中,Response Header 的 Content-type 将为 application/json,并且会记录在 OpenAPI 中 查看 Swagger API...文档的 Response Header 请求结果 源码 用的是 orjson 的 dumps() 方法 UJSONResponse 和 ORJSONResponse 一样的用法,更推荐用 orjson
生成背景音乐可以使用Meta开源的AudioCraft项目。...输出:音乐文件目录 生成音乐代码示例 简单测试生成音乐,代码如下,可能消耗比较多的GPU内存。...API接口代码 使用了Queue队列,考虑到资源,目前是串行的队列,后续请求堵塞,在请求结束时,才从队列中取出当前任务,表示当前任务完成。...import os import time import logging import torch from datetime import datetime from fastapi import FastAPI...") return {"code": 400, "msg": str(ee)} finally: request_queue.get() # 处理完成后从队列中取出请求
FastAPI 对于异步请求是一把好手、更轻、性能更佳。 挂上一层 Nginx 让它看起来像那么回事儿。...而且在这个模板中,有阳历的节日,也是阴历的节日,我需要转换。...初始化一个 FastAPI 对象并声明静态页面的模板目录 (Jinja2Templates) # -*- coding: utf-8 -*- import datetime from fastapi import... FastAPI, Request from fastapi.responses import HTMLResponse from fastapi.templating import Jinja2Templates...(main.py): # -*- coding: utf-8 -*- import datetime from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses
FastAPI 对于异步请求是一把好手、更轻、性能更佳。 挂上一层 Nginx 让它看起来像那么回事儿。...而且在这个模板中,有阳历的节日,也是阴历的节日,我需要转换。...初始化一个 FastAPI 对象并声明静态页面的模板目录 (Jinja2Templates) # -*- coding: utf-8 -*- import datetime from fastapi import...FastAPI, Request from fastapi.responses import HTMLResponse from fastapi.templating import Jinja2Templates...(main.py): # -*- coding: utf-8 -*- import datetime from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses
FastAPI 系列文章: FastAPI 学习之路(一) FastAPI 学习之路(二) FastAPI 学习之路(三) FastAPI 学习之路(四)使用pydantic模型做请求体...(十九)处理错误 FastAPI 学习之路(二十)接口文档配置相关 前言 我们之前分享一些配置,这次分享一下请求体去更新数据。...正文 我们都知道,去创建请求体,更新数据我们用PUT请求,我们去试着更新下数据。 我们有一组数据,我们要更新描述。...参数); 只更新用户设置过的值,不用模型中的默认值覆盖已存储过的值。...这种方式与 Pydantic 模型的 .dict() 方法类似,但能确保把值转换为适配 JSON 的数据类型,例如, 把 datetime 转换为 str 。
错误提示是非常重要的,比如权限控制、资源控制等场景,需要服务器返回给用户错误提示,包括状态码和提示等内容,所以本文就主要记录FastAPI里的错误处理相关的内容 抛出一个HTTPException...HTTP的错误中添加一些自定义的响应头,添加方法如上,直接设置HTTPException的headers即可; 自定义异常处理器 定义一个Exception类型错误类UnicornException...; 参数校验 这部分不需要重新写操作函数,找到之前写的某一个请求,发送错误类型的错误就会抛出异常: HTTPException @app08.get("/stu08/Request_Validation_Error...( # 创建一个FastAPI实例\这里的变量 app 会是 FastAPI 类的一个「实例」。...from utils import UnicornException from pydantic import BaseModel from datetime import datetime app08
但是有时候,没有更好的办法,除了创建具有所有这些功能的东西,从以前的工具中汲取最佳创意,并以最佳方式将它们组合起来,使用以前甚至没有的语言功能(Python 3.6+类型提示)。...将 Python 中的datetime 对象转为字符串,等等。 另外一个功能就是数据的验证,确保传入的参数是有效的,例如,有些字段是一个 int,类型而不是字符串,这在检测输入数据是非常有用的。...它被设计为具有接收两个参数的函数,一个“请求”和一个“响应”。然后,您从请求中“读取”部分,并将“部分”“写入”响应。由于这种设计,不可能用标准Python类型提示将请求参数和主体声明为函数参数。...在受 Falcon 设计启发的其他框架中,也是有一个请求对象和一个响应对象作为参数。 启发 FastAPI 地方 寻找获得出色性能的方法。...我从未在完整的项目中使用过它,因为它没有安全性集成,因此,我无法用基于 Flask-apispec 的全栈生成器替换我拥有的所有功能。我在项目积压中创建了添加该功能的请求。
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