使用CPR库向FastAPI服务发送JSON数据的正确方式
在开发RESTful API应用时,客户端与服务端之间的JSON数据交互是一个常见需求。本文将以CPR(C++ Requests Library)向FastAPI服务发送JSON数据为例,详细介绍正确的实现方法。
问题背景
当使用CPR库作为客户端向FastAPI服务发送POST请求时,开发者可能会遇到JSON解析错误。常见的错误提示如"JSON decode error"或"Expecting value",这通常是由于JSON数据格式不正确导致的。
正确实现方式
服务端代码(FastAPI)
首先,我们来看FastAPI服务端的实现。这是一个典型的FastAPI POST接口,使用Pydantic模型来定义接收的数据结构:
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class Item(BaseModel):
vorname: str
nachname: str | None = None
alter: int
gewicht: float | None = None
@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
return item
客户端代码(CPR)
正确的CPR客户端实现应该使用原始字符串字面量(Raw string literal)来构造JSON数据,确保格式完全符合JSON标准:
#include <iostream>
#include <cpr/cpr.h>
int main() {
cpr::Response postRequest = cpr::Post(
cpr::Url{"http://127.0.0.1:8000/items"},
cpr::Header{{"Content-Type", "application/json"}},
cpr::Body{R"({ "vorname": "Olaf", "nachname": "Ralf", "alter": 42, "gewicht": 24 })"}
);
std::cout << postRequest.text << std::endl;
return 0;
}
关键点解析
-
Content-Type头:必须设置为"application/json",告知服务端接收的是JSON格式数据。
-
JSON格式:
- 必须使用完整的大括号{}包裹整个JSON对象
- 属性名必须用双引号括起来
- 数值类型不应加引号(如"alter": 42正确,"alter": "42"错误)
-
CPR的Body构造:使用C++11的原始字符串字面量(R"()")可以避免转义字符带来的麻烦,保持JSON的可读性。
常见错误
-
数值类型加引号:将数值类型如整数、浮点数用引号括起来会导致类型不匹配错误。
-
缺少大括号:JSON对象必须用{}包裹,缺少会导致语法错误。
-
错误的Content-Type:使用text/plain等非JSON类型会导致服务端无法正确解析。
最佳实践建议
-
在开发过程中,可以使用Postman等工具先测试API接口,确保服务端正常工作。
-
对于复杂的JSON结构,可以考虑使用专门的JSON库(如nlohmann/json)来构建JSON对象,再转换为字符串传递给CPR。
-
始终验证服务端返回的状态码和响应内容,便于快速定位问题。
通过遵循这些准则,可以确保C++客户端与FastAPI服务端之间的JSON数据交互正确无误。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00