host ='http://127.0.0.1:8000/'url = host +'put-with-body'r = requests.post(url, files={'file': BytesIO(content),'fileb': BytesIO(content)}, data={'data':json.dumps({'field1':'a','field2':1})})print(r.json())# {'field1': 'a', 'field2': 1, 'file_size': 385580...
规范把 HTTP 请求分为三个部分：状态行、请求头、消息主体。 2）、协议规定 POST 提交的数据必须放在...
前言 与使用 Query、Path 和 Body 在路径操作函数中声明额外的校验和元数据的方式相同，你可以使用 Pyda...
# File http_post.py import urllib import urllib2 import json def http_post(): url='http://192.168.1.13:9999/test' values ={'user':'Smith','passwd':'123456} jdata = json.dumps(values) # 对数据进行JSON格式化编码 req = urllib2.Request(url, jdata) # 生成页面请求的完整数据 response = ...
@app.post('/user/{dept}')asyncdefadd_user(dept:str,user:UserModel,q:int=0):'''增加部门和用户'''return{'dept':dept,'q':q, **user.dict()} 其中: dept:路径参数 user:请求体 q:查询参数 具体的效果为: 混合形态 框架会按照下面的规则进行识别: ...
由于description 和 tax 是可选的(它们的默认值为 None),下面的 JSON「object」也将是有效的: { "name": "Foo", "price": 45.2 } 1. 2. 3. 4. 完整的post请求代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel ...
post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从pydantic 中导入 BaseModel, 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 fromtypingimportOptionalfromfastapiimportFastAPIfrompydanticimportBaseModelclassItem(BaseModel): name:strdescription:Optional[str] =Noneprice:floattax:Optional[float] =None ...
现在,当你访问并提交HTML中的表单时,表单数据会通过POST请求发送到FastAPI应用。应用将解析表单数据,并返回包含用户名和密码的JSON响应。 注意事项 使用Form依赖项时,字段数据会从请求体中解析,而不是从URL的查询字符串中获取。 你可以在同一个函数中同时使用Form、Query、Path等依赖项来从请求中获取不同类型的数据...
基于标准: 基于(并完全兼容)API的开放标准:OpenAPI(以前称为Swagger)和JSON Schema。 基于以下第三方包开发(部分) Starlette基于ASGI异步网关协议接口的框架 。 Pydantic数据验证和设置管理库。 Uvicorn基于 asyncio(异步io) 开发的一个轻量级高效的 web 服务器框架。 Requests HTTP库。 Aiofiles 如果要使用FileResponse...
file_template = %%(year)d-%%(month).2d-%%(day).2d_%%(slug)s 13. 设置数据库命名约定 保持命名的一致性很重要。我们遵循的一些规则: lower_case_snake 单数形式(例如,post,post_like,user_playlist) 通过模块前缀对相似表进行分组,例如payment_account,payment_bill,post,post_like ...