HTTP error 404.3 & HTTP error 502.3

最新推荐文章于 2025-05-30 23:59:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zzwzzwwhx/article/details/81018815
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目前正在做datawarehouse项目。需要将erp 原始DB中的数据通过http请求发送到service端（service负责insert data to postgres DB），有的客户数据达数百万条，一次同步一条数据会让performance变得特别慢。 可能需要几星期完成初始化。 最终解决方案是每次同步10,000条数据。service端对一万条数据进行多线程处理。

然而，erp 中一万条数据转化成jsonObject达50M。IIS 默认能接受的最大文件上传大小约30M。一开始并不知晓这个限制，直到数据无法完成初始化， 每次上传一万条数据只有几千条成功同步。后来捕捉返回的object发现是http404.3 错。网上很多这种错误的解决办法。即：IIS site下的web.cong文件增加如下结点：

<system.webServer>
    <security>
      <requestFiltering>
        <requestLimits maxAllowedContentLength="100000000" />
      </requestFiltering>

    </security>

</system.webServer>


完美解决。本地 debug运行。一万条数据同步成功。


然而当publish project到iis site对应的directory再进行测试。同步失败。返回error HTTP 502.3 -  Bad Gateway。大约是一万条数据同步时间太久，timeout，同步中断，返回error。

百度上并没找到直接解决办法。转战google。官方文档有解释web.config下aspnetco

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zzwzzwwhx
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fastapi怎么做项目？我之前用flask发现fastapi更香，现在想重构迁移到fastapi。
04-02
<think>好的，用户之前使用Flask，现在想迁移到FastAPI，需要了解如何用FastAPI进行项目开发。首先，我需要确定用户的具体需求是什么。他们可能已经熟悉Flask的某些功能，比如路由、扩展、项目结构等，现在想知道在FastAPI中如何实现类似的结构，以及迁移过程中需要注意哪些点。 用户提到“重构迁移到FastAPI”，可能意味着他们现有的Flask项目较大，需要逐步迁移或者完全重写。这时候，我需要比较Flask和FastAPI的主要差异，特别是在异步支持、依赖注入、数据验证等方面。同时，用户可能关心项目结构的最佳实践，如何组织路由、模型、配置等。 接下来，我需要考虑用户可能遇到的问题。比如，如何在FastAPI中处理数据库迁移（之前的问题提到Alembic），如何集成ORM（如SQLAlchemy或Tortoise-ORM），以及如何处理认证授权等常见功能。另外，用户可能对FastAPI的自动文档生成（Swagger和ReDoc）感兴趣，这也是一个亮点。 用户可能没有明确提到的深层需求包括性能优化、异步请求处理、测试策略、部署方式等。这些都是迁移到FastAPI时需要考虑的重要因素。例如，FastAPI基于Starlette支持异步，这对于高并发应用可能很重要，但用户需要了解如何正确使用async/await。 我需要确保回答结构清晰，分步骤介绍项目结构、核心模块实现、迁移步骤、注意事项等。同时，提供具体的代码示例和工具推荐，比如使用Alembic进行数据库迁移，或者推荐使用Pydantic进行数据验证，这些都能帮助用户更快上手。 另外，用户之前使用Flask，可能习惯了某些扩展，比如Flask-SQLAlchemy、Flask-Login等，需要解释在FastAPI中对应的工具或实现方式。例如，FastAPI没有内置的ORM，但可以结合SQLAlchemy或Tortoise-ORM，而认证可以通过OAuth2PasswordBearer等实现。 最后，需要提醒用户在迁移过程中注意测试，逐步替换模块，利用FastAPI的优势如类型提示、自动验证文档等。同时，可能推荐一些最佳实践，比如使用环境变量管理配置，使用Docker容器化部署，以及性能监控等。 总结来说，我需要提供一个全面的指南，涵盖项目结构、核心功能实现、迁移策略、工具推荐以及注意事项，帮助用户顺利从Flask迁移到FastAPI，并充分利用FastAPI的特性提升项目质量。</think>以下是如何用 FastAPI 构建项目的完整指南，包含 **项目结构设计**、**核心功能实现** 和 **迁移注意事项**，适用于从 Flask 迁移到 FastAPI 的场景： --- ### 一、项目结构设计（推荐方案） ```bash ├── app │ ├── main.py # 入口文件 │ ├── config.py # 配置管理（环境变量/配置文件） │ ├── database.py # 数据库连接与 ORM 初始化 │ ├── models # 数据模型 │ │ └── user.py # 示例：用户模型 │ ├── schemas # Pydantic 数据校验模型 │ │ └── user.py # 示例：用户请求/响应模型 │ ├── routes # 路由模块化拆分 │ │ ├── users.py # 用户相关路由 │ │ └── items.py # 其他业务路由 │ ├── dependencies.py # 自定义依赖项（如认证） │ └── utils # 工具类（日志、加密等） ├── tests # 单元测试 ├── requirements.txt # 依赖列表 ├── alembic # 数据库迁移（需初始化） └── Dockerfile # 容器化部署 ``` --- ### 二、核心模块实现 #### 1. **入口文件 (`app/main.py`)** ```python from fastapi import FastAPI from app.routes import users, items from app.database import engine, Base # 初始化 FastAPI app = FastAPI(title="My FastAPI Project") # 创建数据库表（生产环境建议用 Alembic 迁移） Base.metadata.create_all(bind=engine) # 挂载路由 app.include_router(users.router, prefix="/api/users", tags=["users"]) app.include_router(items.router, prefix="/api/items", tags=["items"]) ``` --- #### 2. **数据库配置 (`app/database.py`)** ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 异步引擎示例（需 SQLAlchemy 1.4+） # engine = create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db") # 同步引擎（适合简单项目） SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///./app.db" engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL) SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) Base = declarative_base() # 依赖注入获取数据库会话 def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() ``` --- #### 3. **路由与业务逻辑 (`app/routes/users.py`)** ```python from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException from sqlalchemy.orm import Session from app.schemas.user import UserCreate, UserResponse from app.models.user import User from app.database import get_db router = APIRouter() @router.post("/", response_model=UserResponse) def create_user(user: UserCreate, db: Session = Depends(get_db)): # 业务逻辑示例 db_user = db.query(User).filter(User.email == user.email).first() if db_user: raise HTTPException(status_code=400, detail="Email already registered") new_user = User(**user.dict()) db.add(new_user) db.commit() db.refresh(new_user) return new_user ``` --- #### 4. **Pydantic 数据模型 (`app/schemas/user.py`)** ```python from pydantic import BaseModel, EmailStr class UserBase(BaseModel): email: EmailStr username: str class UserCreate(UserBase): password: str class UserResponse(UserBase): id: int is_active: bool class Config: orm_mode = True # 允许从 ORM 对象自动转换 ``` --- ### 三、从 Flask 迁移的关键步骤 #### 1. **逐步替换策略** - **按模块迁移**：优先重构核心业务模块（如用户认证）。 - **并行运行**：使用反向代理（如 Nginx）将部分路由指向 FastAPI，逐步替换 Flask 路由。 - **共享数据库**：保持原有数据库结构，减少数据迁移成本。 --- #### 2. **功能对照实现** | Flask 功能 | FastAPI 替代方案 | |----------------------|-------------------------------------------| | `Flask-SQLAlchemy` | 原生 SQLAlchemy + `SessionLocal` 依赖注入 | | `Flask-Login` | JWT/OAuth2 + 自定义依赖项 | | `Flask-WTF` | Pydantic 模型 + 表单验证 | | `Flask-RESTful` | 原生 APIRouter + Pydantic 响应模型 | | `Flask-CORS` | `fastapi.middleware.cors.CORSMiddleware` | --- #### 3. **异步改造（可选）** 若需高性能异步支持： ```python # 使用 async def 定义路由 @router.get("/async-data") async def fetch_data(): result = await some_async_operation() return result # 异步数据库驱动（如 asyncpg + SQLAlchemy 1.4+） from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession async def get_async_db(): async with AsyncSession(engine) as session: yield session ``` --- ### 四、进阶工具推荐 1. **测试工具**： - `TestClient`：内置 HTTP 客户端 - `pytest`：配合 `pytest-asyncio` 测试异步代码 ```python from fastapi.testclient import TestClient client = TestClient(app) def test_create_user(): response = client.post("/api/users/", json={"email": "test@example.com", "password": "secret"}) assert response.status_code == 200 ``` 2. **部署优化**： - **容器化**：使用 `uvicorn` + `gunicorn` 多进程部署 ```Dockerfile FROM python:3.9 RUN pip install gunicorn uvicorn COPY . /app CMD ["gunicorn", "app.main:app", "--workers", "4", "--worker-class", "uvicorn.workers.UvicornWorker"] ``` 3. **监控**： - `Prometheus` + `Grafana`：集成 `starlette-prometheus` --- ### 五、注意事项 1. **依赖注入理解**：FastAPI 的依赖注入系统比 Flask 的上下文更灵活，但需要适应新范式。 2. **类型提示强制使用**：充分利用 Pydantic 和类型检查（IDE 支持更友好）。 3. **中间件差异**：FastAPI 中间件基于 Starlette，语法类似但细节不同。 4. **文档自动化**：访问 `/docs` 和 `/redoc` 自动生成交互式 API 文档。 --- ### 六、迁移收益 1. **性能提升**：异步支持使高并发场景响应更快。 2. **代码健壮性**：类型提示 + Pydantic 减少运行时错误。 3. **标准化接口**：自动生成 OpenAPI 文档，便于前后端协作。 4. **现代特性**：原生支持 WebSocket、GraphQL 等扩展。 通过以上步骤，你可以高效地将 Flask 项目迁移到 FastAPI，同时享受更强的类型安全性和性能优势。
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