Перейти до змісту

JSON з байтами як Base64

🌐 Переклад ШІ та людьми

Цей переклад виконано ШІ під керівництвом людей. 🤝

Можливі помилки через неправильне розуміння початкового змісту або неприродні формулювання тощо. 🤖

Ви можете покращити цей переклад, допомігши нам краще спрямовувати AI LLM.

Англійська версія

Якщо ваш застосунок має отримувати і надсилати дані JSON, але потрібно включати туди двійкові дані, ви можете кодувати їх як base64.

Base64 проти файлів

Насамперед розгляньте, чи можете ви використати Файли запиту для завантаження двійкових даних і Користувацька відповідь - FileResponse для надсилання двійкових даних замість кодування їх у JSON.

JSON може містити лише строки, закодовані в UTF-8, тому він не може містити «сирі» байти.

Base64 може кодувати двійкові дані у строках, але для цього потрібно більше символів, ніж у початкових двійкових даних, тож зазвичай це менш ефективно, ніж звичайні файли.

Використовуйте base64 лише якщо справді потрібно включати двійкові дані в JSON і ви не можете використати файли для цього.

Pydantic bytes

Ви можете оголосити модель Pydantic з полями bytes, а потім використати val_json_bytes у конфігурації моделі, щоб вказати їй використовувати base64 для перевірки вхідних даних JSON; як частина цієї перевірки, вона декодує строку base64 у байти.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class DataInput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"val_json_bytes": "base64"}

# Code here omitted 👈

app = FastAPI()


@app.post("/data")
def post_data(body: DataInput):
    content = body.data.decode("utf-8")
    return {"description": body.description, "content": content}

# Code below omitted 👇
👀 Full file preview
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class DataInput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"val_json_bytes": "base64"}


class DataOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"ser_json_bytes": "base64"}


class DataInputOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {
        "val_json_bytes": "base64",
        "ser_json_bytes": "base64",
    }


app = FastAPI()


@app.post("/data")
def post_data(body: DataInput):
    content = body.data.decode("utf-8")
    return {"description": body.description, "content": content}


@app.get("/data")
def get_data() -> DataOutput:
    data = "hello".encode("utf-8")
    return DataOutput(description="A plumbus", data=data)


@app.post("/data-in-out")
def post_data_in_out(body: DataInputOutput) -> DataInputOutput:
    return body

Якщо ви перевірите /docs, там буде показано, що поле data очікує байти, закодовані в base64:

Ви можете надіслати запит так:

{
    "description": "Some data",
    "data": "aGVsbG8="
}

Порада

aGVsbG8= - це кодування base64 для hello.

Після цього Pydantic декодує строку base64 і надасть вам початкові байти в полі моделі data.

Ви отримаєте відповідь приблизно таку:

{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}

Pydantic bytes для вихідних даних

Ви також можете використовувати поля bytes з ser_json_bytes у конфігурації моделі для вихідних даних, і Pydantic серіалізує байти як base64 під час формування відповіді JSON.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Code here omitted 👈

class DataOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"ser_json_bytes": "base64"}

# Code here omitted 👈

app = FastAPI()

# Code here omitted 👈

@app.get("/data")
def get_data() -> DataOutput:
    data = "hello".encode("utf-8")
    return DataOutput(description="A plumbus", data=data)

# Code below omitted 👇
👀 Full file preview
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class DataInput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"val_json_bytes": "base64"}


class DataOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"ser_json_bytes": "base64"}


class DataInputOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {
        "val_json_bytes": "base64",
        "ser_json_bytes": "base64",
    }


app = FastAPI()


@app.post("/data")
def post_data(body: DataInput):
    content = body.data.decode("utf-8")
    return {"description": body.description, "content": content}


@app.get("/data")
def get_data() -> DataOutput:
    data = "hello".encode("utf-8")
    return DataOutput(description="A plumbus", data=data)


@app.post("/data-in-out")
def post_data_in_out(body: DataInputOutput) -> DataInputOutput:
    return body

Pydantic bytes для вхідних і вихідних даних

І, звісно, ви можете використовувати ту саму модель, налаштовану на base64, щоб обробляти і вхідні дані (перевіряти) з val_json_bytes, і вихідні дані (серіалізувати) з ser_json_bytes під час отримання та надсилання даних JSON.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

# Code here omitted 👈

class DataInputOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {
        "val_json_bytes": "base64",
        "ser_json_bytes": "base64",
    }

# Code here omitted 👈

app = FastAPI()

# Code here omitted 👈

@app.post("/data-in-out")
def post_data_in_out(body: DataInputOutput) -> DataInputOutput:
    return body
👀 Full file preview
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class DataInput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"val_json_bytes": "base64"}


class DataOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {"ser_json_bytes": "base64"}


class DataInputOutput(BaseModel):
    description: str
    data: bytes

    model_config = {
        "val_json_bytes": "base64",
        "ser_json_bytes": "base64",
    }


app = FastAPI()


@app.post("/data")
def post_data(body: DataInput):
    content = body.data.decode("utf-8")
    return {"description": body.description, "content": content}


@app.get("/data")
def get_data() -> DataOutput:
    data = "hello".encode("utf-8")
    return DataOutput(description="A plumbus", data=data)


@app.post("/data-in-out")
def post_data_in_out(body: DataInputOutput) -> DataInputOutput:
    return body