from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing import List
app = FastAPI()
class Book(BaseModel):
title: str
author: str
# Sample data
books_db = [
Book(title="The Catcher in the Rye", author="J.D. Salinger"),
Book(title="To Kill a Mockingbird", author="Harper Lee"),
Book(title="1984", author="George Orwell")
]
@app.get("/books/", response_model=List[Book])
async def get_books():
return books_db
@app.post("/books/", response_model=Book)
async def add_book(book: Book):
books_db.append(book)
return book
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)Python Code Snippet: Simple RESTful API with FastAPI
Related Posts
More content you might like
How to Build a Fullstack App with Flask and React
import React, { useEffect, useState } from 'react';
import axios from 'axios';
function App() {
const [message, setMessage] = useState('');
useEffect(() => {
// Fetch data from the Flask API
axios.get('http://127.0.0.1:5000/')
.then(response => setMessage(response.data.message))
.catch(error => console.log(error));
}, []);
return (
<div className="App">
<h1>{message}</h1>
</div>
);
}
export default App;To fetch data from the Flask backend, install Axios in the React frontend:
التعامل مع JSON في JavaScript: قراءة البيانات وكتابتها
التعامل مع JSON هو جزء أساسي من تطوير تطبيقات الويب الحديثة. سواء كنت تحتاج إلى جلب البيانات من API أو كتابة بيانات إلى خادم، فإن فهم كيفية قراءة وكتابة JSON سيساعدك في بناء تطبيقات قوية وقابلة للتوسيع.
من خلال هذا الدليل، تعلمنا كيفية تحويل الكائنات إلى JSON باستخدام JSON.stringify()، وكيفية قراءة بيانات JSON باستخدام JSON.parse()، وكذلك كيفية جلب البيانات من API والتعامل مع JSON المعقد.
AJAX with JavaScript: A Practical Guide
While AJAX originally stood for "Asynchronous JavaScript and XML," JSON has become the most commonly used data format over XML.
When a user performs an action on the page, like clicking a button, JavaScript can send a request to a server, receive data, and update the page content without reloading the whole page.
Getting Started with Pydantic: Data Validation and Type Coercion in Python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class User(BaseModel):
id: int
name: str
age: int
@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
return userFastAPI will automatically validate the incoming request data against the User model.
Discussion 0
Please sign in to join the discussion.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!