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  • 使用Django和FastAPI构建Web应用程序2023-08-01 16:38:58

    在python生态系统中,有多个框架可用于制作强大的后端。Django和FastAPI是最受欢迎的。Django具有许多开箱即用的功能,如ORM、中间件、身份验证、管理面板等。另一方面,FastAPI具有异步就绪支持,是一个超快速、轻量级的框架,用于生成Rest API。本文的目的是探索如何在生产中利用这两个框

  • 为什么 FastAPI 是 Python Web 开发的未来2023-07-16 19:31:49

    FastAPI 到底是什么?FastAPI是一个现代的,快速的(因此得名)Web框架,用于使用Python构建API。它建立在Starlette框架之上,严重依赖Python的类型注释来提供API请求和响应的快速有效的验证,序列化和文档。FastAPI的主要功能是什么? 快速性能:FastAPI 使用高性能库(如 Pydantic 和 Uvicorn)构建,以

  • 使用 Django 和 FastAPI 构建 Web 应用程序:两全其美2023-07-16 19:27:39

    在python生态系统中,有多个框架可用于制作健壮的后端。Django和FastAPI是最受欢迎的。Django 带有许多开箱即用的功能,如 ORM、中间件、身份验证、管理面板等。另一方面,FastAPI具有异步就绪支持,是一个超快速,轻量级的框架来生成Rest API。本文的目的是探讨如何在生产中利用这两个框架

  • 使用 Django 和 FastAPI 构建 Web 应用程序:两全其美2023-07-08 13:55:08

    在python生态系统中,有多个框架可用于制作健壮的后端。Django和FastAPI是最受欢迎的。Django 带有许多开箱即用的功能,如 ORM、中间件、身份验证、管理面板等。另一方面,FastAPI具有异步就绪支持,是一个超快速,轻量级的框架来生成Rest API。本文的目的是探讨如何在生产中利用这两个框架

  • 如何在python项目中实现异步构建?FastAPI 、Faust、Celery 异步处理库使用介绍2023-01-12 15:17:27

    我们之前介绍了使用asyncio 来构建快速稳定异步处理后端,今天我们要介绍其他几个异步和流处理库用于构建运行快速的简单稳定服务。这几个库分别是FastAPI 、流处理库faust以及任务队列管理器Celery

  • 【机器学习部署】Machine Learning Operations(MLOps) --1(利用fastapi部署yolov3模型)2022-10-22 11:21:21

    建立一个文件夹用来返回图片预测的结果import osdir_name = "images_uploaded"if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name)接下来实现部署模型代码import ioimport uvicornimport numpy as npimport nest_asynciofrom enum import Enumfrom fastapi import FastAPI, U

  • fastapi框架2022-09-11 12:01:27

    fastapi框架 FastApi,一个用于构建API的现代、快速(高性能)的web框架。 快速:可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能(归功于 Starlette 和 Pydantic),是最快的 Python web 框架之一。 高效编码:提高功能开发速度约 200% 至 300%。 更少bug:减少约 40% 的人为(开发者)导致错误。 智能:极佳的编辑器

  • [教程]:使用 FastAPI 和 Docker 提供容器化 ML 模型2022-09-05 09:05:57

    [教程]:使用 FastAPI 和 Docker 提供容器化 ML 模型 使用 FastAPI 和 docker 提供容器化机器学习 (ML) 模型的分步教程。 Our tech stack for the tutorial 在我的 ** 以前的** 在教程中,我们通过构建端点来服务机器学习( 机器学习 ) 使用 Python 的图像分类器模型和 快速API . 在

  • DI of FASTAPI2022-09-04 22:33:13

    DI (Dependency Injection) https://www.freecodecamp.org/news/a-quick-intro-to-dependency-injection-what-it-is-and-when-to-use-it-7578c84fa88f/ 依赖注入 当一个类A依赖另外一个类B时候, 此类A不需要自己创建被依赖类B, 而是有外部创建,一般是框架创建, 然后注入到类A中。 When

  • tiangolo/uvicorn-gunicorn:python3.8 fastapi docker部署2022-08-29 13:04:04

    经验教训: 1、gunicorn log文件固定放置在容器中目录:/code/logs ,所以这个目录必需映射出来; 2、按照fastapi官方建议,uvicorn运行目录:/app ,所以这个目录要映射到代码目录; 3、通过查找目录(/code/logs )中gunicorn错误信息和(/app/logs)中uvicorn的logger错误信息,就可以定位docker部署的

  • FastApi学习2022-08-24 16:03:55

    vscode配置 插件 code runner在 setting.json中关于python的修改为,因为我使用了虚拟环境,得让vscode找到python的路径 "code-runner.executorMap": { "python": "$pythonPath -u $fullFileName" } 使其在Run In Terminal

  • FastAPI+Gunicorn+Nginx部署(超详细)2022-08-18 13:34:56

    前言 系统使用: Ubuntu22.04 (用户名:ubuntu) Python版本: Python3.10 (虚拟环境:fastapi_env ) 数据库: MySQL5.7 本项目使用 以下工具 FastAPI Gunicorn uvicorn Nginx supervisor 项目结构 项目路径 /data/www/fast-tortoise └── fast-tortoise ├── aerich

  • FastAPI cors跨域问题解决2022-08-11 17:34:08

                                                                            FastAPI   cors跨域问题解决问题描述:当我们使用fastapi在本地写完代码之后,部署到服务器上,那么从客户端来调用api是没有问题的但是前端vue调用的时候,却出现了跨

  • fastapi project template -- fastapi scaffold2022-08-02 00:31:06

    FastAPI Project Template https://github.com/rochacbruno/fastapi-project-template fastapi框架的脚手架, 集成的技术都是fastapi作者推荐的: SQLModel -- sqlachemy 和 pydantic的集合 Typer -- CLI Poetry 提供 安装 打包 发布 功能 lint test format release mkdocs 容器 p

  • 在FastApi中简单封装Tortoise-orm的CRUD操作2022-07-27 16:36:45

    我们可以看一下官网给的例子 @app.get("/users", response_model=List[User_Pydantic]) async def get_users(): return await User_Pydantic.from_queryset(Users.all()) @app.post("/users", response_model=User_Pydantic) async def create_user(user: UserI

  • Fastapi之常见配置2022-06-27 11:36:23

    1.路径操做配置 @app.post( "/path_operation_configuration", response_model=xxx, # 接口描述,一般放在`app.include_router`里面,做一个模块划分 # 如果有有多个,则在文档中国该接口会分别展示多条 tags=['path', 'Operation', 'Configuration'], summary="Thi

  • Fastapi之静态文件配置2022-06-27 11:01:38

    静态文件配置 import os from pathlib import Path from fastapi import FastAPI import uvicorn from fastapi.staticfiles import StaticFiles app = FastAPI() base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) static_file_path = Path(base_dir, './static

  • fastapi学习使用2--pydantic和SQLAlchemy使用2022-06-13 16:33:52

    首先说下SQLAlchemy,这个orm库,如何使用呢? 创建实例,建立映射类,常见model模型,再create_all创建一下 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy import Boolean, Col

  • fastapi打不开swagger UI的问题2022-06-06 16:36:01

    进行fastApi开发时,发现源码swagger静态资源访问不到,可能是网址出现了问题宕机了,我们可以有以下几种方式进行处理 源码的请求位置fastapi.openapi.docs.py get_swagger_ui_html https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@3/swagger-ui-bundle.js 源码的调用位置fastapi.appl

  • fastapi启动后访问docs不显示页面的问题2022-06-03 00:32:12

    笔者之前正常使用fastapi的docs接口进行各种接口调试,使用很正常,之前安装也都是正常安装流程,没有做任何修改,可以突然有一天不知道为啥,docs接口打开是空白的,接口也没有报错,就是空白,摸索了好久找到如下方法:问题原因:我们在浏览器的开发者工具中可以看到,这个接口调用了一个 js脚本,这个

  • 【FastAPI】一个接口多种请求方式2022-05-26 16:04:34

    前因:换fastapi 写框架时、发现官网文档没有 一个接口多个请求方式的实现方式。 最后在源码内找到了具体的写法。   复用fastapi结构: @router.api_route(methods=['GET','POST'],path="/login") async def logins(): ... return ''   路由、函数分离模式: async def lo

  • 关于文件的断点续传(fastapi ffmpeg)2022-05-23 18:01:06

    1、ffmpeg 的 input 参数可以是本地文件(使用过程中没有任何问题),也可以是远程文件(url 的形式) 2、代码的工程化,不允许或者尽量不要使用临时文件。所以数据尽量都是远程、内存级别的操作。在整个转化过程中,发现ffmpeg 对文件url 的支持,必须是断点续传的。即服务器必须支持断点续传,否

  • FastAPI中解决docs路径不能访问的问题,需要替换swagger-ui的cdn连接2022-05-17 11:04:08

    目录起因调试发现了问题的原因解决办法windowslinuxFastAPI建议 起因 由于这两天在研究FastAPI,打算系统的了解一下,在操作过程中发现docs路径不能访问了。我就去抓包看一下情况,原因是cdn连接应该是不能用了导致的,于是我就跟着线索去找到了相应的包和引用关系:swagger官网可以了解

  • FastAPI基础学习总结2022-05-15 18:32:47

    一. 什么是FastAPI? FastAPI Python 高性能 Web 框架,使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示,fastapi 是python最快的web框架 二、安装模块 pip install fastapi # 依赖 pip install uvicorn[standard] 三、简单实例 1、实例main.py: from fastapi import FastAPI ap

  • FastAPI 请求表单与文件2022-05-05 19:34:23

    FastAPI支持同时使用File和Form定义文件和表单字段。 from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file( file: bytes = File(...), fileb: UploadFile = File(...), token: str = Form(...) ): r

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