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： ?
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
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。
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
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
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
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
本文将通过一个实际的例子，展示如何在FastAPI中实现自定义异常处理。定义自定义异常首先，我们定义了一个名为MyException的自定义异常类，它继承自Python的基类Exception。...在初始化方法__init__中，我们记录了异常发生的时间（使用ISO格式），并为每个异常实例生成了一个唯一的UUID。这两个属性将用于后续的错误响应中，以提供详细的错误信息。...这个处理器专门用来处理MyException类型的异常。当MyException被抛出时，FastAPI将调用这个处理器，并传入请求对象和异常对象。...处理器返回一个JSONResponse对象，其中包含了异常发生的时间、UUID、请求方法、URL以及请求头等信息。...使用RequestValidationError来处理请求验证失败的情况，这是Pydantic在请求数据不符合预期模式时自动抛出的异常。
示例代码 from __future__ import annotations import datetime import json import uuid import uvicorn from...fastapi import FastAPI, HTTPException, Request, Response app = FastAPI() @app.get('/') async def...，这种中间件会在每个 HTTP 请求和响应的处理过程中被调用 这里的 'http' 参数指定了中间件的类型 在 FastAPI（以及其底层的 Starlette 框架）中，'http' 是目前唯一支持的中间件类型...，它用于处理 HTTP 层面的请求和响应 """ @app.middleware('http') async def add_process_time_header(request: Request...proprietary headers have historically been used with an X- prefix response.headers['X-Process-Time'] = datetime.datetime.now
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 。
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