


Wie kann ich rohe HTTP-Anforderungs- und Antwortkörper in Python FastAPI protokollieren?
Protokollieren roher HTTP-Anfrage-/Antworttexte in Python FastAPI
In Python FastAPI können Sie die rohen JSON-Texte bestimmter Anfragen/Antworten protokollieren Routen durch den Einsatz von Middleware oder benutzerdefinierten APIRoute-Klassen.
Option 1: Verwenden Middleware
Mit Middleware können Sie Anfragen und Antworten bearbeiten, bevor sie von Endpunkten verarbeitet werden. So erstellen Sie Middleware:
@app.middleware("http") async def middleware(request: Request, call_next): # ... return await call_next(request)
Verwenden Sie die Methoden request.body() oder request.stream(), um den Anforderungstext zu nutzen. Speichern Sie den Text in einer Hintergrundaufgabe, um ihn später zu protokollieren.
Verwenden Sie für den Antworttext benutzerdefinierten Code, um ihn zu lesen und zu speichern:
res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk
Sie können dann sowohl den Anforderungs- als auch den Antworttext darin protokollieren die BackgroundTask, um eine Beeinträchtigung der Antwortzeit zu vermeiden.
Option 2: Benutzerdefinierte APIRoute verwenden Klasse
Erstellen Sie eine benutzerdefinierte APIRoute-Klasse, um Anforderungs- und Antworttexte zu verarbeiten:
class LoggingRoute(APIRoute): # ... async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: # ... return response
Verwenden Sie im benutzerdefinierten Route-Handler den Anforderungstext und behandeln Sie den Antworttext ähnlich wie bei Option 1 Mit diesem Ansatz können Sie die Protokollierung auf bestimmte Routen beschränken APIRouter.
Überlegungen
- Große Anforderungs-/Antwortkörper (> Server-RAM) können Speicherprobleme verursachen.
- Streaming-Antworten können auftreten Probleme oder Verzögerungen auf Kundenseite, weil die gesamte Antwort vor der Rücksendung gelesen wird.
- Berücksichtigen Sie Nutzungsbeschränkungen oder Alternative Protokollierungsstrategien für Endpunkte, die große oder Streaming-Antworten zurückgeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich rohe HTTP-Anforderungs- und Antwortkörper in Python FastAPI protokollieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
