POST 请求响应 422 错误 {'detail': [{'loc': ['body'], 'msg': 'value is not a valid dict', 'type': 'type_error.dict'}]}

Question

POST 请求继续失败并返回 422 响应，即使正在发送有效的 json。我正在尝试创建一个网络应用程序，该应用程序接收带有各种遗传标记的上传文本文件并将其发送到张量流模型以创建癌症生存预测。 github 项目的 link 可以在这里找到 https://github.com/Ryerson-BME-Capstone。

这是 post 请求：

 df_json = dataframe.to_json(orient='records')
 prediction = requests.post('http://backend:8080/prediction/', json=json.loads(df_json), headers={"Content-Type": "application/json"})

这是 pydantic 模型以及 API 端点：

class Userdata(BaseModel):
RPPA_HSPA1A : float
RPPA_XIAP : float
RPPA_CASP7 : float
RPPA_ERBB3 :float
RPPA_SMAD1 : float
RPPA_SYK : float
RPPA_STAT5A : float
RPPA_CD20 : float
RPPA_AKT1_Akt :float
RPPA_BAD : float
RPPA_PARP1 : float
RPPA_MSH2 : float
RPPA_MSH6 : float
RPPA_ACACA : float
RPPA_COL6A1 : float
RPPA_PTCH1 : float
RPPA_AKT1 : float
RPPA_CDKN1B : float
RPPA_GATA3 : float
RPPA_MAPT : float
RPPA_TGM2 : float
RPPA_CCNE1 : float
RPPA_INPP4B : float
RPPA_ACACA_ACC1 : float
RPPA_RPS6 : float
RPPA_VASP : float
RPPA_CDH1 : float
RPPA_EIF4EBP1 : float
RPPA_CTNNB1 : float
RPPA_XBP1 : float
RPPA_EIF4EBP1_4E : float
RPPA_PCNA : float
RPPA_SRC : float
RPPA_TP53BP1 : float
RPPA_MAP2K1 : float
RPPA_RAF1 : float
RPPA_MET : float
RPPA_TP53 : float
RPPA_YAP1 : float
RPPA_MAPK8 : float
RPPA_CDKN1B_p27 : float
RPPA_FRAP1 : float
RPPA_RAD50 : float
RPPA_CCNE2 : float
RPPA_SNAI2 : float
RPPA_PRKCA_PKC : float
RPPA_PGR : float
RPPA_ASNS : float
RPPA_BID : float
RPPA_CHEK2 : float
RPPA_BCL2L1 : float
RPPA_RPS6 : float
RPPA_EGFR : float
RPPA_PIK3CA : float
RPPA_BCL2L11 : float
RPPA_GSK3A : float
RPPA_DVL3 : float
RPPA_CCND1 : float
RPPA_RAB11A : float
RPPA_SRC_Src_pY416 :float
RPPA_BCL2L111 : float
RPPA_ATM : float
RPPA_NOTCH1 : float
RPPA_C12ORF5 : float
RPPA_MAPK9 : float
RPPA_FN1 : float
RPPA_GSK3A_GSK3B : float
RPPA_CDKN1B_p27_pT198 : float
RPPA_MAP2K1_MEK1 : float
RPPA_CASP8 : float
RPPA_PAI : float
RPPA_CHEK1 : float
RPPA_STK11 : float
RPPA_AKT1S1 : float
RPPA_WWTR1 : float
RPPA_CDKN1A : float
RPPA_KDR : float
RPPA_CHEK2_2 : float
RPPA_EGFR_pY1173 : float
RPPA_EGFR_pY992 : float
RPPA_IGF1R : float
RPPA_YWHAE : float
RPPA_RPS6KA1 : float
RPPA_TSC2 : float
RPPA_CDC2 : float
RPPA_EEF2 : float
RPPA_NCOA3 : float
RPPA_FRAP1 : float
RPPA_AR : float
RPPA_GAB2 : float
RPPA_YBX1 : float
RPPA_ESR1 : float
RPPA_RAD51 : float
RPPA_SMAD4 : float
RPPA_CDH3 : float
RPPA_CDH2 : float
RPPA_FOXO3 : float
RPPA_ERBB2_HER : float
RPPA_BECN1 : float
RPPA_CASP9 : float
RPPA_SETD2 : float
RPPA_SRC_Src_mv : float
RPPA_GSK3A_alpha : float
RPPA_YAP1_pS127 : float
RPPA_PRKCA_alpha : float
RPPA_PRKAA1 : float
RPPA_RAF1_pS338 : float
RPPA_MYC : float
RPPA_PRKAA1_AMPK : float
RPPA_ERRFI1_MIG : float
RPPA_EIF4EBP1_2 : float
RPPA_STAT3 : float
RPPA_AKT1_AKT2_AKT3 : float
RPPA_NF2 : float
RPPA_PECAM1 : float
RPPA_BAK1 : float
RPPA_IRS1 : float
RPPA_PTK2 : float
RPPA_ERBB3_2 : float
RPPA_FOXO3_a : float
RPPA_RB1_Rb : float
RPPA_MAPK14_p38 : float
RPPA_NFKB1 : float
RPPA_CHEK1_Chk1 : float
RPPA_LCK : float
RPPA_XRCC5 : float
RPPA_PARK7 : float
RPPA_DIABLO : float
RPPA_CTNNA1 : float
RPPA_ESR1_ER : float
RPPA_IGFBP2 : float
RPPA_STMN1 : float
RPPA_WWTR1_TAZ : float
RPPA_CASP3 : float
RPPA_JUN : float
RPPA_CCNB1 : float
RPPA_CLDN7 : float
RPPA_PXN : float
RPPA_RPS6KB1_p : float
RPPA_KIT : float
RPPA_CAV1 : float
RPPA_PTEN : float
RPPA_BAX : float
RPPA_SMAD3 : float
RPPA_ERBB2 : float
RPPA_MET_c : float
RPPA_ERCC1 : float
RPPA_MAPK14 : float
RPPA_BIRC2 : float
RPPA_PIK3R1 : float
RPPA_BCL2 : float
RPPA_PEA : float
RPPA_EEF2K : float
RPPA_RPS6KB1_p70 : float
RPPA_MRE11A : float
RPPA_KRAS : float
RPPA_ARID1A : float
RPPA_YBX1_yb : float
RPPA_NOTCH3 : float
RPPA_EIF4EBP1_3 : float
RPPA_XRCC1 : float
RPPA_ANXA1 : float
RPPA_CD49 : float
RPPA_SHC1 : float
RPPA_PDK1 : float
RPPA_EIF4E : float
RPPA_MAPK1_MAPK3 : float
RPPA_PTGS2 : float
RPPA_PRKCA : float
RPPA_EGFR_egfr : float
RPPA_RAB25 : float
RPPA_RB1 : float
RPPA_MAPK1 : float
RPPA_TFF1 : float
    
class config:
    orm_mode = True
        
@app.post("/prediction/")
async def create_item(userdata: Userdata):
    df = pd.DataFrame(userdata)
    y = model.predict(df)
    y = [0 if val < 0.5 else 1 for val in y]
    if y == 1:
        survival = 'You will survive.'
    if y == 0:
        survival = 'You will not survive.'
    return {'Prediction': survival}

Answer 1

在Pythonrequests中，使用json参数发送JSON数据时，需要传递一个dictobject（如json={"RPPA_HSPA1A":30,"RPPA_XIAP":-0.902044768}), requests 将自动编码为 JSON 并设置 Content-Type header 为 application/json。但是，在您的情况下，因为您使用的是 to_json() method, the object you get (i.e., df_json as you define it) is a JSON encoded string (you could verify that by printing out type(df_json)). Thus, you should rather use to_dict() 方法，所以 returns 是字典。由于您使用的是 orient='records'，返回的 object 将是一个字典列表，因此，您需要从该列表中获取第一个元素。示例如下：

data = dataframe.to_dict(orient='records')
payload = data[0]
prediction = requests.post('<URL_HERE>', json=payload)

否则，如果您使用to_json()方法，则在发布请求时需要使用data参数（参见文档here），并且如前所述，因为您将 records 的方向指定为 returns 一个列表，您需要从该字符串中去除前导和尾随方括号。示例如下：

df_json = dataframe.to_json(orient='records')
payload = df_json.strip("[]")
prediction = requests.post('<URL_HERE>', data=payload, headers={"Content-Type": "application/json"})

POST 请求响应 422 错误 {'detail': [{'loc': ['body'], 'msg': 'value is not a valid dict', 'type': 'type_error.dict'}]}

POST request response 422 error {'detail': [{'loc': ['body'], 'msg': 'value is not a valid dict', 'type': 'type_error.dict'}]}

python

http-post

pydantic

fastapi