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FastAPI学习-6.POST请求 JSON 格式 body

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

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    讲解Flask API TypeError: Object of type Response is not JSON serializable

    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。

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    FastAPI（24）- 详解 File，上传文件

    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

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    从 Flask 切到 FastAPI 后，起飞了！

    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。

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    学习FastAPI一些体会

    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。

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    深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架

    FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，基于 Python 3.7+ 构建，依赖于 Starlette（用于网络框架核心）和 Pydantic（用于数据校验）。...自动文档：内置自动生成 Swagger UI 和 ReDoc 文档。 内置校验：使用 Pydantic 进行数据校验，保证输入输出的准确性。...快速上手 2.1 安装 FastAPI 和 Uvicorn FastAPI 通常与 Uvicorn 一起使用，后者是一个轻量级的 ASGI 服务器。...pip install fastapi uvicorn 2.2 构建第一个 FastAPI 应用 创建文件 main.py： from fastapi import FastAPI app = FastAPI...总结 FastAPI 凭借其类型安全、异步支持和自动文档生成，已经成为构建现代 Web 和 API 服务的热门选择。从简单的增删改查到复杂的异步任务处理，FastAPI 为开发者提供了丰富的功能。

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    python高并发优选之FastAPI

    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。

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    FastAPI（8）- 请求体 Request Body

    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

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    【机器学习】GLM-4V：图片识别多模态大模型（MLLs）初探

    DIFY平台：自定义的接口要求复合OpenAI兼容API规范才能使用 vLLM、Ollama、Xinference等开源推理框架：接口均参照OpenAI兼容API规范 本文基于FastAPI简单实现了一个遵照...可以使用uvicorn运行这个应用，它是一个ASGI服务器，FastAPI是基于ASGI构建的 3.1.2 uvicorn uvicorn是一个ASGI（Asynchronous Server Gateway...3.1.3 pydantic Pydantic是一个Python库，用于数据验证和设置管理。它被广泛用于FastAPI中，用于定义请求和响应模型，以进行数据验证和解析。...它允许你发送各种类型的HTTP请求，如GET、POST、PUT、DELETE等，以及处理响应。requests库的一个主要优点是它的易用性和简洁的API。...更多json用法可以参考之前的文章 3.3.2 代码使用 将以上客户端代码放入post_api.py中，采用python post_api.py调用服务端接口。

    1.7K10

    如何用 Pydantic 验证接口参数和返回值，避免 90% 的参数错误

    直到 Pydantic 出现，这些问题被彻底解决。...作为 FastAPI 的默认数据验证库，Pydantic 基于 Python 3.8+ 的类型注解实现数据验证，能自动验证接口的参数和返回值，不符合要求时会返回详细的错误信息，让你少写 90% 的验证代码...六、Pydantic 的常用类型注解 Pydantic 提供了丰富的常用类型注解，覆盖了 API 接口开发中常见的数据类型： 类型注解 功能 示例 str 字符串类型 username: str int...如果你已经掌握了 Pydantic 的基础和高级验证功能，下一步你可以学习以下内容： 嵌套数据结构验证：定义嵌套的 BaseModel 类，验证复杂的 JSON 数据结构； 数据转换：用 Pydantic...八、结语：Pydantic 是参数验证的神器 Pydantic 作为 FastAPI 的默认数据验证库，基于 Python 类型注解实现数据验证，能自动验证接口的参数和返回值，不符合要求时会返回详细的错误信息

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    FastAPI是什么？

    FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，基于标准的 Python 类型提示构建。...它专为构建 API 而设计，支持同步和异步编程，使用了 Pydantic 进行数据验证，并自动生成 OpenAPI 和 JSON Schema 文档。...得益于 Starlette 和 Pydantic 的支持，FastAPI 在处理并发请求时表现尤为优异。...简洁优雅的代码：FastAPI 强烈依赖 Python 的类型提示，通过类型提示不仅能提供自动的数据验证和转换，还能自动生成交互式 API 文档。这种特性极大地提升了开发效率和代码的可维护性。...异步任务和后台任务：FastAPI 原生支持异步任务，使其在处理高并发请求时更加高效。 结语FastAPI 是一个功能强大且现代化的 Python Web 框架，特别适合需要高性能和快速开发的项目。

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    用它5分钟以后，我放弃用了四年的 Flask

    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。

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    使用(Python)FastAPI快速构建你的后端接口服务

    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~

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    【LLM】基于LLama2构建智能助理帮你阅读PDF文件

    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。

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    全面拥抱FastApi —三大参数及验证

    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

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    FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体

    ---- 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。

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    MCP Server 最小实现（Hello MCP）

    本文将带领读者从零开始构建一个最小化的 MCP Server，包括环境搭建、核心代码实现、WebSocket 支持和 Hello World Tool 测试。...：用于构建 HTTP 和 WebSocket 服务器 uvicorn：用于运行 FastAPI 应用 pydantic：用于数据验证和序列化 代码示例：安装依赖 # 安装 fastapi 和 uvicorn...错误恢复：最小实现缺乏错误恢复机制，在出现故障时可能无法自动恢复。 日志记录：最小实现缺乏详细的日志记录，难以调试和监控。 测试覆盖：最小实现缺乏完整的测试用例，可能存在未发现的 bug。 6....参考链接： FastAPI 官方文档：FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API。...pydantic 官方文档：pydantic 是一个数据验证和设置管理库，使用 Python 类型注解。 MCP v2.0 官方规范：MCP v2.0 协议的官方规范文档。

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