JSON 데이터를 게시할 때 FastAPI의 422 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?
POST 요청을 통해 JSON 데이터를 보낼 때 FastAPI의 422 오류를 해결하는 방법
422 Unprocessable Entity 오류는 일반적으로 요청의 페이로드가 구문상일 때 발생합니다. 정확하지만 서버의 기대와 일치하지 않습니다. 이 특정 사례에서는 요청이 데이터를 쿼리 매개변수로 수신할 것으로 예상하는 엔드포인트에 JSON 데이터를 보내려고 하기 때문에 이 오류가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 다양한 접근 방식 사용 가능:
옵션 1: Pydantic 활용 모델
- Pydantic 모델을 사용하면 엔드포인트에 대해 예상되는 데이터 구조를 지정할 수 있습니다. 아래 코드 조각은 Pydantic 모델로 표현된 JSON 데이터를 허용하는 엔드포인트를 정의하는 방법을 보여줍니다.
from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): user: str @app.post('/') def main(user: User): return user
옵션 2: 본문 매개변수 사용
- Pydantic 모델을 원하지 않는 경우 신체 매개변수를 활용할 수 있습니다. 'Body' 매개변수 삽입을 사용하면 요청 본문을 함수 서명의 일부로 삽입할 수 있습니다.
from fastapi import Body @app.post('/') def main(user: str = Body(..., embed=True)): return {'user': user}
옵션 3: 사전 유형 활용
- 또 다른 방법은 덜 권장되지만 Dict 유형을 사용하여 키-값 쌍을 정의하는 것입니다. 그러나 이 기술은 사용자 정의 유효성 검사를 지원하지 않습니다.
from typing import Dict, Any @app.post('/') def main(payload: Dict[Any, Any]): return payload
옵션 4: 요청 본문에 직접 액세스
- Starlette의 요청 개체는 직접 확인을 허용합니다. wait request.json()을 사용하여 구문 분석된 JSON 요청 본문에 액세스합니다. 그러나 이 접근 방식은 사용자 지정 유효성 검사를 제공하지 않으며 끝점 정의에 async def를 사용해야 합니다.
from fastapi import Request @app.post('/') async def main(request: Request): return await request.json()
옵션 테스트
Python '요청' 사용 라이브러리:
import requests url = 'http://127.0.0.1:8000/' payload = {'user': 'foo'} resp = requests.post(url=url, json=payload) print(resp.json())
JavaScript의 Fetch API 사용:
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); });
위 내용은 JSON 데이터를 게시할 때 FastAPI의 422 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

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.

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.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
