通达信获取模拟盘的接口-python 算法接口FastAPI如何编写POST请求部分

FastAPI定义请求体，需要Pydantic模型。你需要从pydantic中导入BaseModel。

python 算法接口FastAPI如何编写通达信获取模拟盘的接口,post请求部分

创建数据类型然后，声明你的数据模型为一个类，且该类继承BaseMode

# 创建数据模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None

服务端完整demo：

# -*- coding: utf-8 -*-
# author:laidefa

# 载入包
import uvicorn
from fastapi import FastAPI
from f_cao_function import *
from pydantic import BaseModel


# 创建数据模型
class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None
    price: float
    tax: float = None


app = FastAPI()


@app.get('/')
async  def root():
    return 'Hello World!'


@app.通达信获取模拟盘的接口,post('/sys/sinoma/v1/optimization/predict/fcao')
async def fcao_predict(item: Item):
    item_dict = item.dict()
    if item.tax:
        price_with_tax = item.price + item.tax
        item_dict.update({'price_with_tax': price_with_tax})
        return item_dict


if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app)

客户端demo:

# -*- coding: utf-8 -*-
# author:laidefa

# 载入包
import requests
import json
import time

params={
    'name': 'Foo',
    'description': 'An optional description',
    'price': 45.2,
    'tax': 3.5
}


url='http://127.0.0.1:8000/sys/sinoma/v1/optimization/predict/fcao'

time1=time.time()
html = requests.post(url, json.dumps(params))
print('发送post数据请求成功!')
print('返回post结果如下：')
print(html.text)

time2=time.time()
print('总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's')

运行结果如下：

发送post数据请求成功!
返回post结果如下：
{'name':'Foo','description':'An optional description','price':45.2,'tax':3.5,'price_with_tax':48.7}
总共耗时：0.004986763000488281s

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