在 mylaptop 中通过 fastapi 部署 uvicorn 后如何发出 API 请求答案

【问题标题】：how do I make API request after deploying uvicorn via fastapi in mylaptop在 mylaptop 中通过 fastapi 部署 uvicorn 后如何发出 API 请求
【发布时间】：2021-11-28 06:57:53
【问题描述】：

我是 FastAPI/模型部署的新手，我设法创建了一个模型，该模型可以使用本地服务器/笔记本电脑中的 FastAPI 文档路径返回结果。

我的问题是，我如何在 jupyter notebook 中访问这个模型？

尝试关联其他 API 请求，例如 Foursquare API。如何包装 params 字典

尝试了以下方法，但它不起作用

import requests

url = 'http://127.0.0.1:8000/predict'
params = { 'title' : ['Product Operations Software Engineer (DevOps / SRE)']}

result = requests.post(url, params)

<Response [422]>
result.text
'{"detail":[{"loc":["body"],"msg":"value is not a valid dict","type":"type_error.dict"}]}'

输入

输出

我的代码

from  fastapi import FastAPI
import numpy as np
import dill
import pandas as pd
import uvicorn
import re
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class JobTitle(BaseModel):
    title: list


#load model
with open("logisticmodel", "rb") as to_load:
    logistic_model = dill.load(to_load)

@app.get("/")
def home():
    return 'welcome'

@app.post("/predict")
def predict(request: JobTitle):
    
    X = pd.Series(request.title)
    result = logistic_model.predict(X)
    return {'Type' : list(result) }

【问题讨论】：

您的服务器在另一台设备上吗？然后，AFAIK，您不能使用http://127.0.0.1 来引用它。您必须使用外部 IP 或本地网络 IP（如果连接到同一网络）。

标签： python fastapi

【解决方案1】：

您的代码表明您的数据应该放在 HTTP 请求正文中

@app.post("/predict")
def predict(request: JobTitle):
    ...

但是当您使用 requests 模块发出 HTTP 请求时，
您没有在请求正文中添加任何内容。
您应该使用json 参数，以便将数据放在正确的位置：

result = requests.post(
    url,
    json={'title': ['Product Operations Software Engineer (DevOps / SRE)']}
)

您可以使用requests 模块检查this 发送带有请求正文的HTTP 请求，
this 用于构建带有请求正文的 API。

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要使用.dict() 来获取BaseModel 实例的字典。在你的情况下，request.dict()

另外，像这样定义你的模型，

class JobTitle(BaseModel):
    title: List[str]

【讨论】：

【解决方案3】：

这行得通：

>>> result = requests.post(url, json=params)
>>> result
<Response [200]>

【讨论】：