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一.基本介绍

FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于构建 API，它基于 Python 3.6 及以上版本。在 FastAPI 中发送 POST 请求，通常是指创建一个接口来接收客户端发送的 POST 请求。

以下是使用 FastAPI 处理 POST 请求的基本步骤：

1.安装 FastAPI 和 Uvicorn

首先，你需要安装 FastAPI 和 Uvicorn（一个 ASGI 服务器），可以使用 pip 进行安装：

pip install fastapi uvicorn

2.创建一个 FastAPI 应用

创建一个 Python 文件，比如 main.py，并写入以下代码来创建一个 FastAPI 应用：

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.post("/items/")
async def create_item(item: dict):return {"name": item["name"], "price": item["price"], "tax": item["price"] * 0.05}

在这个例子中，我们定义了一个 POST 路由 /items/，它接收一个字典作为请求体，并返回一个包含商品名称、价格和税后价格的字典。

3.运行应用

使用 Uvicorn 运行你的 FastAPI 应用：

uvicorn main:app --reload

--reload 参数使得服务器在代码发生变化时自动重新加载。

4.发送 POST 请求

你可以使用 curl 命令行工具、Postman 或编写代码（如使用 Python 的 requests 库）来发送 POST 请求。以下是使用 curl 的示例：

curl -X 'POST' \'http://127.0.0.1:8000/items/' \-H 'accept: application/json' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"name": "Item1","price": 10
}'

这将向 /items/ 路由发送一个 POST 请求，并包含 JSON 格式的数据。

5.处理请求

FastAPI 应用会接收到请求，并根据定义的路由和函数处理它，然后返回响应。

二.实战演练

1.view 层

IndexRouter = APIRouter(prefix="/graph", tags=["图谱管理"])class IndexRouterMap:@staticmethod@IndexRouter.post("/index_docs", summary="创建索引", description="创建索引")async def index_by_docs(kd: KnowledgeDocIndex):return {"code": 0,"data": None,"msg": "成功",}

2.model

class KnowledgeDocIndex(BaseModel):kb_name: strschema_id: int = 2origNames: Optional[list[str]] = Nonerun_id: Optional[str] = None

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