我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十七)引入APIRouter,这次我们分享元数据和文档 URL。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/security/first-steps/
学完了 Python 入门的上中篇内容,接下来是使用场景最为广泛的 Web 开发知识。
之前在讲路径操作装饰器的配置项的时候,有提过 tags 这个参数,这里来讲下给不同 tags 创建元数据
最近看到几个非常实用的 Python 库,它们太优秀了,让我忍不住分享,我相信在今后的编程之路上,你有很大的概率会使用它们,请先看一下,在大脑中先留下印象,方便以后拿来使用。
learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/schema-extra-example/
我们打算添加约束条件:即使 q 是可选的,但只要提供了该参数,则该参数值不能超过50个字符的长度。 为此,首先从 fastapi 导入 Query:
为啥要学它呢,因为学 Flask 的时候发现有人更推荐它代替 Flask,看了下介绍,感觉很强,而且也能拿来做平台,当然学起来!卷起来!
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。
前面一篇【FastAPI学习-29 uvicorn 使用 log_config 参数设置 logger 日志格式 】已经学会了配置uvicorn 的日志。 如何在fastapi 项目代码中添加自己的日志呢?
之前的文章分享了如何去创建一个简单的路径的请求。那么我们这次分享的如何在请求路径中,增加参数。
花下猫语:如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好,请先看看我之前转载的 这篇文章,然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文,译自 FastAPI 的官方文档,作者主要是将它与其它框架/库作了对比,介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解,开阔对相关库的认知,更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快!
FastAPI 服务是通过 uvicorn 来提供的,日志都是 uvicorn 里配置的。 官方文档地址:https://www.uvicorn.org/settings/#logging
要在Django应用程序中使用异步任务,我们需要使用异步Web框架。这里我们将使用FastAPI框架来创建一个异步Web服务器。首先,我们需要安装FastAPI和uvicorn库,可以使用以下命令进行安装:
混合使用 Path、Query 和请求体参数是相当简单的,FastAPI提供了直观的方式来定义和处理这些参数。以下是一个简单的例子,演示了如何在 FastAPI 中混合使用这三种类型的参数: from fastapi import FastAPI, Path, Query, Body
首先我们达成一个共识,框架是用来帮助我们提升效率,节省时间,避免处理那些低级细节的,如果能达到这个目标,就是一个合适的框架。选择合适的框架,会事半功倍。
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十七)元数据和文档 URL,这次我次我们分享静态文件。
---- 新智元报道 来源:reddit 编辑:小匀 【新智元导读】Python30岁了!「没想到Python这么流行!」 不知不觉,Python 30周年啦! 在很多方面,Python都是一种「动态的」语言。没错,它是一直发展的,这一点与C或C++都不一样。 对Python语言来说,2021年3月很重要,因为这期间它核心发生了明显的变化——增加了结构模式匹配,现在可以在Python 3.10.0的最新alpha版本中进行测试。 除了语言本身的变化之外,3月对Python来说是一个充满激动人心和
该变量是 OAuth2PasswordBearer 的一个实例,但它也是一个可调用对象,所以它可以用于依赖项
FastAPI 是一个现代、高性能 web 框架,用于构建 APIs,基于 Python 3.6 及以上版本。
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
和前面的设置路径参数、查询参数一样,可以使用fastapi内的方法来定义cookie参数。
原文:https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
FastAPI是用于在Python中构建API的高性能异步框架。 它提供了对Swagger UI开箱即用的支持。
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel, 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。 from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str] = None pri
PyCharm 2024.1 发布了,带来了针对 Hugging Face 模型和数据集的快速文档预览、为 JavaScript 和 TypeScript 提供的本地ML基于的全行代码补全、编辑器中的粘性行以及编辑器内代码审查等新特性。这一版本旨在通过增强的代码写作支持、更流畅的导航以及更紧密的版本控制集成,提升开发者的编程效率和体验。
UUId来源 http://www.uuid.online/可以生成。
在 FastAPI 中,请求体(Request Body)是通过请求发送的数据,通常用于传递客户端提交的信息。FastAPI 使得处理请求体变得非常容易。
今天它的对手 FastApi 框架来啦!FastAPI是一种现代,高性能的Web框架:
所以,如果你运行示例并访问 http://127.0.0.1:8000/items/foo,将会看到如下响应:
在上篇文章使用 opentelemetry 与 jaeger 实现 flask 应用的链路追踪 | 那时难决 (duyixian.cn)中,我们介绍了如何使用 opentelemetry 与 jaeger 对 flask 应用进行链路跟踪。
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写,它具有识别图像中的物体的非凡能力,在日常应用中会经常被使用。所以在本文中,我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5,这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。
参考:https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/body-multiple-params/
人生苦短,我用 Python。 在看到 FastAPI 在首期「OSC 开源软件趋势榜」名列前茅,作为一个 Pythoner,顿时对它产生了浓厚的兴趣,于是立即开始了 FastAPI 体验之旅。
我们之前分享分享使用FastAPI 学习之路(三十二)CORS(跨域资源共享),这次我们来看下创建数据库。
比赛期间有点事导致到最后才开始看题,比赛很好,师傅们出的题目质量很高,不过我很菜,都不会,就会签到。做了两道web。这里写一下我的解题过程。
上一篇已经初步了解了 FastAPI 的基本使用,但是如果想要真正把 FastAPI 部署上线到服务器,那么你需要了解更多,学习更多。所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境,诸如 数据库,路由蓝图,数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑,分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。
ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)是一种Python异步服务器网关接口,用于构建异步Web应用程序,类似于WSGI(Web服务器网关接口)但支持异步代码。ASGI服务器库用于实现ASGI协议,其中包括常用的框架,如FastAPI、Starlette等。在这个教程中,我将向你展示如何使用ASGI服务器库来构建一个简单的异步Web应用程序。
语言模型彻底改变了自然语言处理领域,使计算机能够理解和生成与人类相似的文本。其中一个强大的语言模型是由OpenAI开发的ChatGPT。当前市场上有许多AI玩家,包括ChatGPT、Google Bard、Bing AI Chat等等。然而,所有这些模型都需要您与其进行互动时连接互联网。此外,对于在边缘设备(如单板电脑)上运行类似模型以进行离线和低延迟应用的需求不断增长。
前言 可以在 Swagger文档上看到请求示例example,使用Pydantic schema_extra属性来实现。 schema_extra 使用 Config 和 schema_extra 为Pydantic模型声明一个示例,如Pydantic 文档:定制 Schema 中所述: from typing import Optional from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class
重点:函数参数的命名很重要,需要和 Cookie 的 Name 对应上才能拿到对应的 Cookie 哦
在大型的web开发中,我们肯定会用到数据库操作,那么FastAPI也支持数据库的开发,你可以用 PostgreSQL MySQL SQLite Oracle 等
FastAPI 是 Python Web 领域非常受欢迎的框架,目前 GitHub 上有 39.1k 的 star,已经远超过了 Django rest framework(22.3k star)。而 Celey 又是异步任务最流行的框架,常用于数据挖掘和机器学习等计算密集型任务的场景中。如果需要通过 API 来异步调用任务,那这两个框架可以放在一起工作。本文来分享一下如何让 FastAPI 和 Celery 更好的相互配合,开发环境下如何通过一个命令就可以让两者一起工作。
前言 既然我们已经知道了如何使用 Path 和 Query,下面让我们来了解一下请求体声明的更高级用法。 混合使用 Path、Query 和请求体参数 你可以随意地混合使用 Path、Query 和请求体参数声明,FastAPI 会知道该如何处理。 还可以通过将默认值设置为 None 来将请求体参数声明为可选参数: from typing import Optional from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel ap
有一个非常简单的需求:编写一个 HTTP 接口,使用 POST 方式发送一个 JSON 字符串,接口里面读取发送上来的参数,对其中某个参数进行处理,并返回。
注:这篇文章核心是介绍 python 中异步使用 mysql 涉及到的文件会比较多,但我保证你看完后能快速使用在自己的项目中来提升并发读写性能。
用户授权是指决定用户是否有权访问特定资源的过程。在FastAPI中,你可以使用多种方式来实现用户授权,例如基于角色的访问控制、基于权限的访问控制等。
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