【FastAPI】BaseHTTPMiddleware类
一、概述
在FastAPI中,BaseHTTPMiddleware 类是Starlette框架提供的一个抽象基类,它允许开发者基于HTTP请求/响应接口编写ASGI中间件。
这个类对于希望实现自定义中间件逻辑的开发者来说是非常重要的工具。
通过继承 BaseHTTPMiddleware 并实现特定的方法,可以创建出符合应用需求的中间件。
二、BaseHTTPMiddleware 的核心方法
BaseHTTPMiddleware 类的核心在于它的 dispatch 方法。
当你继承 BaseHTTPMiddleware 创建一个新的中间件类时,必须重写 dispatch 方法来定义中间件的行为。
该方法接收两个参数:
request 和 call_next。
request 参数表示来自客户端的请求对象;
而 call_next 是一个异步函数,它接受请求并返回响应。
你可以在这个方法中执行任何你想要的预处理逻辑,在调用 call_next(request) 将请求传递给下一个中间件或路由处理程序之后,还可以对响应进行后处理。
三、初始化方法
如果需要为中间件类提供配置选项,比如设置某些默认行为或者传递额外参数给中间件实例,那么应当重写 init 方法。
确保第一个参数是 app,并且任何剩余参数都是可选的关键字参数。
例如,如果你想要添加身份验证逻辑到你的中间件中,可以通过构造函数传递必要的认证信息。
此外,应该在初始化过程中设置 self.app = app 以保持与父应用程序的链接。
四、示例代码
下面是一个简单的例子,展示了如何使用 BaseHTTPMiddleware 来创建一个记录请求处理时间的中间件:
import time
from fastapi import FastAPI, Request
from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddlewareclass ProcessTimeMiddleware(BaseHTTPMiddleware):async def dispatch(self, request: Request, call_next):start_time = time.time()response = await call_next(request)process_time = time.time() - start_timeresponse.headers['X-Process-Time'] = str(process_time)return responseapp = FastAPI()
app.add_middleware(ProcessTimeMiddleware)
这段代码首先导入了必要的模块,并定义了一个名为 ProcessTimeMiddleware 的新类,该类继承自 BaseHTTPMiddleware。然后我们实现了 dispatch 方法,在其中计算了每个请求的处理时间,并将结果作为响应头的一部分返回给客户端。最后,我们将这个中间件添加到了 FastAPI 应用实例 app 中。
五、注意事项
值得注意的是,虽然 BaseHTTPMiddleware 提供了一种简便的方式来构建中间件,但它也有一些局限性。例如,它可能会阻止对 contextlib.ContextVar 的更改向上传播,这意味着如果你在端点中设置了某个上下文变量并在中间件中尝试读取它,可能不会得到预期的结果1。因此,在选择使用 BaseHTTPMiddleware 还是直接按照 ASGI 规范实现更复杂的中间件时,应根据具体的应用场景做出权衡。
综上所述,BaseHTTPMiddleware 为开发者提供了一个强大的工具,用于快速有效地实现自定义中间件逻辑,从而增强 FastAPI 应用的功能和灵活性。
相关文章:
【FastAPI】BaseHTTPMiddleware类
一、概述 在FastAPI中,BaseHTTPMiddleware 类是Starlette框架提供的一个抽象基类,它允许开发者基于HTTP请求/响应接口编写ASGI中间件。 这个类对于希望实现自定义中间件逻辑的开发者来说是非常重要的工具。 通过继承 BaseHTTPMiddleware 并实现特定的方…...
Solon v3.0.5 发布!(Spring 可以退休了吗?)
Solon 框架! 新一代,面向全场景的 Java 应用开发框架。从零开始构建(非 java-ee 架构),有灵活的接口规范与开放生态。 追求: 更快、更小、更简单提倡: 克制、高效、开放、生态 有什么特点&am…...
网络安全攻防演练中的常见计策
大家觉得有意义记得关注和点赞!!! 引言 在网络安全攻防演练里面,用于分析攻击者动机和行为的,国外的有基于攻击链分析的模型(如Cyber Kill Chain和ATT&CK)和基于威胁行为的模型(…...
SD卡模块布局布线设计
1、SD/TF/SIM卡的定义 2、SD/TF/SIM卡模块引脚定义以及图示 3、SD/TF/SIM卡接口布局和布线 4、小结 1、BGA两线交叉时,可以在源头将两线互相短路连接,然后再输出口删除一小节线,然后CHRLX/V,这样就可以换两条线的网络,…...
Flask-----SQLAlchemy教程
存session session[username] username # 存储数据到 session 取session username session.get(username) render_template return render_template(index.html, usernameAlice),渲染一个包含 username 变量的模板。 redirect return redirect(url_for(profil…...
STM32 高级 物联网通信之CAN通讯
目录 CAN通讯介绍 物理层 协议层 CAN的帧(报文)种类 1 数据帧(发送单元->接受单元) 2 远程帧(接受单元->发送单元) 3 错误帧(发送方发送数据错误会发送的状态帧) 4 过载帧(接收方放不下会发送到的状态帧) 5 帧间隔(状态) 数据帧介绍 远程帧介绍 C…...
“乡村探索者”:村旅游网站的移动应用开发
3.1 可行性分析 从三个不同的角度来分析,确保开发成功的前提是有可行性分析,只有进行提前分析,符合程序开发流程才不至于开发过程的中断。 3.1.1 技术可行性 在技术实现层次,分析了好几种技术实现方法,并且都有对应的成…...
前端案例---自定义鼠标右键菜单
之前右击出现默认的选项菜单,使用evt.preventDefault()把默认的去掉,然后自定义右击的样式 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible"…...
浅谈归一化
在深度学习中,对网络层进行归一化(Normalization,简称Norm)是一个重要的技巧。常见的归一化方法包括批归一化(Batch Normalization)、层归一化(Layer Normalization)、实例归一化&am…...
lodash常用函数
文章目录 一、数组1、chunk分组2、difference、differenceBy、differenceWith3、findIndex4、intersection、intersectionBy、intersectionWith5、union、unionBy、unionWith 二、对象1、pick、omit 2、get、set三、数学1、sum、sumBy2、range 四、工具函数1、isEqual、isEmpty…...
触控算法总结
一、触控湿手指算法的具体实现原理涉及多个方面的技术和方法,主要包括以下几个关键点 1.电容变化检测 电容式触摸屏通过检测电容变化来确定触摸位置。当手指接触屏幕时,会引起电容的变化。然而,当手指湿润时,水分会影响电容值,导致触摸屏误判成无法正确识别触控点 2.噪声过滤: …...
齐次矩阵包含平移和旋转
第一个矩阵旋转矩阵 A [ R 1 0 0 1 ] A\left[\begin{matrix}R_{1} & 0\\0 & 1\end{matrix}\right] A[R1001] 第一个平移矩阵 B [ 1 T 1 0 1 ] B\left[\begin{matrix}1 & T_{1}\\0 & 1\end{matrix}\right] B[10T11] C [ R 2 0 0 1 ] C\left[\be…...
Move AI技术浅析(四):运动跟踪与估计
一、运动跟踪与估计模块概述 运动跟踪与估计 是 Move AI 的核心模块之一,其主要任务是从提取到的关键点特征中,分析和理解运动的动态特性,包括运动轨迹、速度、加速度、方向等。该模块通常包括 时间序列分析 和 运动估计 两个子模块。 时间…...
NCR+可变电荷块3——NCB/cell绘图1
文献method参考: 蛋白质序列数据从uniprot中获取 https://www.uniprot.org/uniprotkb/P46013/entry https://www.uniprot.org/uniprotkb/P06748/entry、 1,电荷分布计算: Charge distribution was calculated as the sum of the charges …...
数据仓库是什么?数据仓库简介
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持企业的管理决策。以下是对数据仓库的详细解释: 一、定义与特性 定义:数据仓库是构建在组织的现有数据基础上&#x…...
AI的进阶之路:从机器学习到深度学习的演变(二)
AI的进阶之路:从机器学习到深度学习的演变(一) 三、机器学习(ML):AI的核心驱动力 3.1 机器学习的核心原理 机器学习(Machine Learning, ML)突破了传统编程的局限,它不再…...
C++中属性(Attributes)
属性(Attributes)在 C 中的完整讲解 在 C 中,属性(Attributes) 是一种编译时机制,用于附加元数据到函数、变量、类型等元素上,以指导编译器如何优化、检查、警告或者改变编译行为。通过属性&am…...
Go语言中的defer,panic,recover 与错误处理
目录 前言 三个关键字 defer语句 panic语句 recover函数 defer、panic、recover组成的错误处理 总结 前言 在其他编程语言中,如Java,宕机往往以异常的形式存在。底层抛出异常,上层逻辑通过try...catch...fanally机制捕获异常并处理&am…...
(C语言)力扣 904.水果成篮
写在所有的前面: 本文采用C语言实现代码 目录 写在所有的前面:题目说明题目:力扣 904.水果成篮题目出处题目描述Description输入Input输出Output样例Sample限制Hint 解答说明方案解题思路一般情况特殊情况 代码实现其他解释 题目说明 题目…...
2024 年12月英语六级CET6听力原文(Lecture部分)
2024 年12月英语六级CET6听力原文(Long Conersation和Passage) 1 牛津大学关于普遍道德准则的研究及相关观点与建议 译文 2 食物颜色对味觉体验及大脑预期的影响 译文 3 财务资源对意义与幸福之间关系的影响研究 译文...
uniapp 对接腾讯云IM群组成员管理(增删改查)
UniApp 实战:腾讯云IM群组成员管理(增删改查) 一、前言 在社交类App开发中,群组成员管理是核心功能之一。本文将基于UniApp框架,结合腾讯云IM SDK,详细讲解如何实现群组成员的增删改查全流程。 权限校验…...
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...
进程地址空间(比特课总结)
一、进程地址空间 1. 环境变量 1 )⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性:环境变量具有全局属性,会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时,环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制:本地变量只在当前进程(ba…...
基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容
基于 UniApp + WebSocket实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...
关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案
问题描述:iview使用table 中type: "index",分页之后 ,索引还是从1开始,试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行,就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序,因此百度了下,找到了…...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
JS设计模式(4):观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中,我们经常会遇到这样的场景:一个对象的状态变化需要自动通知其他对象,比如: 电商平台中,商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户;新闻网站中࿰…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
