本地 HTTP API 使用指南

安装本库后运行 brainfc serve。基址默认 http://127.0.0.1:8766。浏览器访问 /docs（Swagger）、/redoc 或 /reference/；下载 /openapi.json 获取机器可读参数定义。

路径始终是服务所在电脑的文件路径。POST JSON 使用 Content-Type: application/json；文件上传使用 multipart。无需先操作界面即可使用 API，不要求填写 guidance。

Swagger/ReDoc 默认使用外部 CDN 资源；完全断网时使用随包的 /reference/ 手册及 /openapi.json，它们不依赖外部页面资源。

Python 原始预处理

这些任务沿用 /api/jobs/{id} 轮询，不需要 MATLAB、Docker 或许可。检查 QC 后，将 run.bold、confounds、mask 和实际 confound_columns / discard 交给提取接口；完整 Python 用法见 原始 fMRI 全流程。输出在各任务目录中，不能覆盖原文件。

用标准库运行一个完整任务

import json
import time
from urllib.request import Request, urlopen

base = "http://127.0.0.1:8766"
def request(path, body=None):
    data = None if body is None else json.dumps(body).encode("utf-8")
    req = Request(base + path, data=data, headers={"Content-Type": "application/json"})
    with urlopen(req, timeout=30) as response:
        return json.load(response)

job = request("/api/demo", {})  # 默认：包内已脱敏的真实静息态样例 rest01
deadline = time.monotonic() + 300
while job["status"] in {"queued", "running"}:
    if time.monotonic() > deadline:
        raise TimeoutError("任务仍在服务端执行，可稍后按 id 查询")
    time.sleep(1)
    job = request("/api/jobs/" + job["id"])
if job["status"] != "complete":
    raise RuntimeError(job["message"])
result = request(f"/api/jobs/{job['id']}/files/result.json")
print(result["qc"]["n_rois"])

完整可执行客户端：examples/http_client.py。轮询超时只结束客户端等待，不取消服务端任务。

真实提取请求

{
  "source": "D:/data/sub-01_task-rest_space-MNI152NLin6Asym_desc-preproc_bold.nii.gz",
  "atlas": "D:/atlas/schaefer100.nii.gz",
  "rois": "D:/atlas/schaefer100_rois.tsv",
  "confounds": "D:/data/sub-01_task-rest_desc-confounds_timeseries.tsv",
  "config": {
    "preprocessed": true,
    "data_space": "MNI152NLin6Asym",
    "atlas_space": "MNI152NLin6Asym"
  }
}

先 POST 同一请求到 /api/preflight，通过后 POST /api/jobs。提交任务通常返回 queued，线程启动很快时也可能是 running 或终态，不能把 200 响应当作计算成功。没有 guidance 的提交不会同步执行所有输入校验，数值/文件错误可在任务中体现为 failed。

配置字段与 Python Config 一致；HTTP 使用 JSON null / true / false / 列名数组。未知字段返回 422，避免拼写错误被忽略。Pydantic 可以对部分 JSON 数字/布尔类型进行转换，转换后仍运行 Config 的科学条件检查。overrides 只有明确提供的键参与覆盖，不补默认值去覆盖自动识别。

端点用途与副作用

所有请求和响应模型的完整字段、默认值及 schema 见 自动生成接口参考。input-suggestions 的 Python 同名函数没有 web 历史复用/下载功能；web 路由只对相同源路径且 SHA-256 一致的历史结果复用空间及指纹仍一致的配套文件。

上传

curl -F "session=123456781234123412341234567890ab" -F "file=@timeseries.tsv" http://127.0.0.1:8766/api/upload

session 要求 32–36 个小写十六进制数字/连字符，建议客户端使用 UUID；配套文件使用同一 session 以保留相邻关系。同文件名重复上传返回 409。单文件上限 4 GiB；大文件直接使用本地路径。文件被写入 workspace/uploads/session/。

八视图参数与下载

threshold 默认 0.3，范围 [0,1]；max_edges 默认 200，范围 0–10000；opacity 默认 0.28，范围 [0,1]；theme 为 paper/midnight；format 为 svg/pdf/png。

可选 selection_kind=node&selection_id=ROI_A，或 selection_kind=edge&selection_id=0:1。边 ID 使用零起始矩阵行列，而非 ROI 名称。选中对象仍须通过显示阈值；未知节点/边返回 422。

可下载文件：result.zip、preprocessing.log、result.json、qc.json、provenance.json、manifest.json、report.html、rois.tsv、samples.tsv、connectivity.csv/.npy、fisher_z.csv/.npy、timeseries.tsv/.npy、matrix.png/.svg/.pdf、eight_views.png/.svg/.pdf。并非每个任务都有这些文件：atlas/dicom/preprocess 不生成 result.json。

状态与错误

JobState 必有 id/status/message/kind，按任务类型可能包含 qc/result_dir/atlas/error_type。状态为 queued → running → complete/failed；服务重启后遗留的活动任务标为 interrupted。单 worker，最多 8 个活动/排队任务；没有取消、删除或多用户认证接口。

业务校验错误为 {"detail":"说明"}；请求模型错误的 detail 为带 loc/msg/type 的列表。异步计算错误记录在 JobState，而不是把轮询响应改成错误状态码。

服务读取运行账号可访问的本地路径，应保持默认回环绑定。上传和结果属于本地工作目录；atlas/template 首次下载和原始外部工具联网行为见相应函数说明。