我在通過 FastAPI 插入 MongoDB 時遇到一些問題。
下面的代碼按預期作業。請注意response變數未在response_to_mongo().
這model是一個 sklearn ElasticNet 模型。
app = FastAPI()
def response_to_mongo(r: dict):
client = pymongo.MongoClient("mongodb://mongo:27017")
db = client["models"]
model_collection = db["example-model"]
model_collection.insert_one(r)
@app.post("/predict")
async def predict_model(features: List[float]):
prediction = model.predict(
pd.DataFrame(
[features],
columns=model.feature_names_in_,
)
)
response = {"predictions": prediction.tolist()}
response_to_mongo(
{"predictions": prediction.tolist()},
)
return response
但是，當我predict_model()這樣寫并將response變數傳遞給response_to_mongo()：
@app.post("/predict")
async def predict_model(features: List[float]):
prediction = model.predict(
pd.DataFrame(
[features],
columns=model.feature_names_in_,
)
)
response = {"predictions": prediction.tolist()}
response_to_mongo(
response,
)
return response
我收到一條錯誤訊息，指出：
TypeError: 'ObjectId' object is not iterable
從我的閱讀來看，這似乎是由于 FastAPI 和 Mongo 之間的 BSON/JSON 問題。但是，當我不使用變數時，為什么它在第一種情況下起作用？這是由于 FastAPI 的異步特性造成的嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
根據檔案：
插入檔案時
"_id"，如果檔案尚未包含鍵，則會自動添加特殊鍵 ,"_id"。的值"_id"在整個集合中必須是唯一的。回傳InsertOneResultinsert_one()的一個實體。有關“_id”的更多資訊，請參閱 有關 _id 的檔案。
因此，在第二種情況下，當您將字典傳遞給insert_one()函式時，Pymongo 將向您的字典添加ObjectId從資料庫中檢索資料所需的唯一識別符號（即 ）；因此，當從端點回傳回應時，ObjectId序列化失敗（默認情況下，FastAPI 使用 序列化資料jsonable_encoder并回傳 a JSONResponse）。
解決方案 1
在回傳之前"_id"從字典中洗掉鍵（請參閱此處了解如何從字典中洗掉鍵）：response
response.pop('_id', None)
解決方案 2
將加載的字串轉儲BSON為有效JSON字串，然后將其作為 dict 重新加載，如此處和此處所述。
from bson import json_util
import json
response = json.loads(json_util.dumps(response))
解決方案 3
定義一個自定義，JSONEncoder如下所述：
import json
from bson import ObjectId
class JSONEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if isinstance(o, ObjectId):
return str(o)
return json.JSONEncoder.default(self, o)
response = JSONEncoder().encode(response)
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