Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청 및 응답 본문을 어떻게 기록할 수 있습니까?
Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청/응답 본문 로깅
Python FastAPI에서는 특정 요청/응답의 원시 JSON 본문을 로깅할 수 있습니다. 미들웨어 또는 사용자 정의 APIRoute 클래스를 사용하여 경로를 지정합니다.
옵션 1: 사용 미들웨어
미들웨어를 사용하면 요청과 응답이 엔드포인트에서 처리되기 전에 처리할 수 있습니다. 미들웨어를 생성하려면:
@app.middleware("http") async def middleware(request: Request, call_next): # ... return await call_next(request)
request.body() 또는 request.stream() 메서드를 사용하여 요청 본문을 사용하세요. 나중에 로깅하기 위해 본문을 BackgroundTask에 저장합니다.
응답 본문의 경우 사용자 지정 코드를 사용하여 읽고 저장합니다.
res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk
그런 다음 요청 본문과 응답 본문을 모두 BackgroundTask 내에 로깅할 수 있습니다. 응답 시간에 영향을 주지 않도록 BackgroundTask를 사용하세요.
옵션 2: 사용자 정의 APIRoute 사용 클래스
요청 및 응답 본문을 처리하는 사용자 정의 APIRoute 클래스를 생성합니다.
class LoggingRoute(APIRoute): # ... async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: # ... return response
사용자 정의 경로 핸들러에서 요청 본문을 사용하고 옵션 1과 유사하게 응답 본문을 처리합니다. . 이 접근 방식을 사용하면 다음을 사용하여 특정 경로로 로깅을 제한할 수 있습니다. APIRouters.
고려 사항
- 큰 요청/응답 본문(> 서버 RAM)으로 인해 메모리 문제가 발생할 수 있습니다.
- 스트리밍 응답에서 발생할 수 있는 문제 이전에 읽은 전체 응답으로 인해 클라이언트 측에서 문제 또는 지연이 발생했습니다.
- 큰 응답이나 스트리밍 응답을 반환하는 엔드포인트에 대해서는 사용 제한이나 대체 로깅 전략을 고려하세요.
위 내용은 Python FastAPI에서 원시 HTTP 요청 및 응답 본문을 어떻게 기록할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
