


Bagaimanakah Saya Boleh Log Permintaan HTTP Mentah dan Badan Respons dalam Python FastAPI?
Melog Badan Permintaan/Respons HTTP Mentah dalam Python FastAPI
Dalam Python FastAPI, anda boleh log badan JSON mentah permintaan/tindak balas tertentu laluan dengan menggunakan middleware atau kelas APIRoute tersuai.
Pilihan 1: Menggunakan Middleware
Middleware membenarkan anda mengendalikan permintaan dan respons sebelum ia diproses oleh titik akhir. Untuk mencipta middleware:
@app.middleware("http") async def middleware(request: Request, call_next): # ... return await call_next(request)
Gunakan kaedah request.body() atau request.stream() untuk menggunakan badan permintaan. Simpan badan dalam BackgroundTask untuk pengelogan kemudian.
Untuk badan respons, gunakan kod tersuai untuk membaca dan menyimpannya:
res_body = b'' async for chunk in response.body_iterator: res_body += chunk
Anda kemudian boleh log kedua-dua badan permintaan dan respons dalam BackgroundTask untuk mengelakkan kesan masa tindak balas.
Pilihan 2: Menggunakan Laluan API Tersuai Kelas
Buat kelas APIRoute tersuai untuk mengendalikan badan permintaan dan tindak balas:
class LoggingRoute(APIRoute): # ... async def custom_route_handler(request: Request) -> Response: # ... return response
Dalam pengendali laluan tersuai, gunakan badan permintaan dan kendalikan badan tindak balas sama seperti Pilihan 1 . Dengan menggunakan pendekatan ini, anda boleh mengehadkan pengelogan kepada laluan tertentu yang menggunakan APIRouters.
Pertimbangan
- Badan permintaan/tindak balas yang besar (> RAM pelayan) boleh menyebabkan masalah ingatan.
- Respons penstriman mungkin dihadapi isu atau kelewatan pada pihak pelanggan kerana keseluruhan respons dibaca sebelum kembali.
- Pertimbangkan had penggunaan atau strategi pengelogan alternatif untuk titik akhir yang mengembalikan respons besar atau penstriman.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Log Permintaan HTTP Mentah dan Badan Respons dalam Python FastAPI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
