


Wie behebt man den 422-Fehler von FastAPI beim POSTEN von JSON-Daten?
So beheben Sie den 422-Fehler von FastAPI beim Senden von JSON-Daten über POST-Anfragen
Der 422 Unprocessable Entity-Fehler tritt normalerweise auf, wenn die Nutzlast einer Anfrage syntaktisch ist richtig, aber es entspricht nicht den Erwartungen des Servers. In diesem speziellen Fall tritt dieser Fehler auf, weil Ihre Anfrage versucht, JSON-Daten an einen Endpunkt zu senden, der den Empfang von Daten als Abfrageparameter erwartet.
Um dieses Problem zu beheben, gibt es mehrere Ansätze verfügbar:
Option 1: Pydantic nutzen Modelle
- Mit pydantischen Modellen können Sie die erwartete Datenstruktur für den Endpunkt angeben. Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht, wie ein Endpunkt definiert wird, der JSON-Daten akzeptiert, die als Pydantic-Modell dargestellt werden:
from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): user: str @app.post('/') def main(user: User): return user
Option 2: Körperparameter verwenden
- Wenn Pydantic-Modelle nicht erwünscht sind, können Sie Body-Parameter nutzen. Mit dem Parameter „Body“ können Sie den Anforderungstext als Teil der Funktionssignatur einbetten:
from fastapi import Body @app.post('/') def main(user: str = Body(..., embed=True)): return {'user': user}
Option 3: Dict Type verwenden
- Eine andere, wenn auch weniger empfohlene Methode besteht darin, einen Dict-Typ zum Definieren von Schlüssel-Wert-Paaren zu verwenden. Diese Technik unterstützt jedoch keine benutzerdefinierten Validierungen:
from typing import Dict, Any @app.post('/') def main(payload: Dict[Any, Any]): return payload
Option 4: Direkter Zugriff auf den Anforderungstext
- Das Request-Objekt von Starlette ermöglicht den direkten Zugriff Zugriff auf den geparsten JSON-Anfragetext mithilfe von „await request.json()“. Dieser Ansatz bietet jedoch keine benutzerdefinierten Validierungen und erfordert die Verwendung von async def für die Endpunktdefinition:
from fastapi import Request @app.post('/') async def main(request: Request): return await request.json()
Testen der Optionen
Verwenden der Python-Bibliothek „Anfragen“:
import requests url = 'http://127.0.0.1:8000/' payload = {'user': 'foo'} resp = requests.post(url=url, json=payload) print(resp.json())
Verwenden JavaScript-Abruf-API:
fetch('/', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({'user': 'foo'}) }).then(resp => resp.json()) .then(data => { console.log(data); }) .catch(error => { console.error(error); });
Durch Auswahl und Implementierung eines dieser Ansätze können Sie JSON-Daten in Ihrem FastAPI-Endpunkt erfolgreich verarbeiten und den 422-Fehler beheben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebt man den 422-Fehler von FastAPI beim POSTEN von JSON-Daten?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.
