""" from fastapi import FastAPI from fastapi.testclient import TestClient from fastapi.websockets import...WebSocket app = FastAPI() testClient = TestClient(app) @app.websocket("/ws") async def connect(websocket...("/ws") as websocket: # 接收数据 data = websocket.receive_json() # 断言数据 assert...text")：将给定的数据发送到应用程序，使用 mode="binary" 通过二进制数据帧发送 JSON 接收数据的三种方法 .receive_text()：等待应用程序发送的传入文本并返回它 .receive_bytes...()：等待应用程序发送的传入字节串并返回它 .receive_json(mode="text")：等待应用程序发送的传入 json 数据并返回它，使用 mode="binary" 通过二进制数据帧发送
正文 我们之前的分析都是基于http的请求，那么如果是WebSockets可以支持吗，答案是可以的，那么我们看下如何实现的。...from fastapi import FastAPI, WebSocket from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI()...其实很简单，就是我们在后端写一个接受消息的，有消息来了，我们就处理这个消息，不过之前处理的都是http，现在是websocket的。...如何处理呢....我们的前端代码没有修改，只是在后端做了下处理。
一、FastAPI的主要特点 1、快速 FastAPI是一个非常快速的框架，它使用了Python 3.6+的async/await语法，这使得它可以处理大量的并发请求。...FastAPI还使用了Starlette框架的一些特性，如异步请求处理、WebSocket支持和HTTP/2支持，这些都使得FastAPI的性能非常出色。...二、FastAPI的优势 1、性能出色 FastAPI是一个非常快速的框架，它使用了Python 3.6+的async/await语法，这使得它可以处理大量的并发请求。...FastAPI还使用了Starlette框架的一些特性，如异步请求处理、WebSocket支持和HTTP/2支持，这些都使得FastAPI的性能非常出色。...FastAPI还提供了一组强大的依赖注入工具，可以轻松地管理API中的依赖关系。 3、支持多种数据格式 FastAPI支持多种数据格式，如JSON、XML、CSV等。
拿到之前的一个简单的接口来作为一个入门级的websocket的 import uvicorn from fastapi import FastAPI, WebSocket app = FastAPI()...其实webscoket接口测试流程就是去创建链接，然后传送数据，接受数据。然后根据链接创建和返回数据进行对应的断言就可以了。...测试发给自己看自己能不能接受到， 一个是群发，看两个能否接受到， 一个是给某个人发，看那个人是否接受到。 A发给B，B可以接受到，C接受不到 接着去实现对应的测试用例的代码。...这里面需要注意：数据传输是根据字符串的，我们发送的是json，需要进行json处理。直接使用json模块进行处理即可。...其实webscoket的测试没有那么难，很简单和我们正常测试的http没什么不同，创建链接，发送数据，接受数据，然后进行断言。只是用的类库，和处理不一样。
ASGI 是异步网关协议接口，一个介于网络协议服务和 Python 应用之间的标准接口，能够处理多种通用的协议类型，包括 HTTP、HTTP2 和 WebSocket。...FastAPI 基于的 Pydantic 提供了接口数据类型检查的功能。用户不需要做额外的接口参数校验，不用写大量代码验证参数是否为空、类型是否正确，有效减少了代码中的人为错误，提高开发效率。...而对于 Flask 来说，每一个接口都需要在代码中完成数据类型的验证，判断传入的数据是否为空等，增加了项目中的代码量。...用户上传数据时，由于对视频和文本等数据的处理过程相对耗时，所以我们选择了在服务端接受到用户请求时就立刻给用户返回 ✅「已接收到请求」的消息，等后台服务处理完数据后，再给用户发送一个 ✅✅「数据上传成功」...Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。 解锁更多应用场景
这导致许多问题：服务器被迫为每个客户端使用多个不同的底层 TCP 连接：一个用于向客户端发送信息，每个传入的消息都需要建立新连接。协议开销较高，每个客户端到服务端的消息都带有 HTTP 头。...为避免混淆网络中间人（比如拦截代理），以及出于安全考虑，客户端必须对发送给服务端的所有帧进行掩码（Mask）处理。（注意，无论 WebSocket 协议是否运行在 TLS 上，都需要进行掩码处理。）...注意，在所有情况下，必须使用最小字节数编码长度，比如，124 字节长的字符串的长度不能编码为序列 126, 0, 124。有效载荷的长度是“扩展数据”的长度 + “应用数据”的长度。...“扩展数据”的长度可能为 0，在这种情况下，有效载荷长度是“应用数据”的长度。掩码键：0 或 4 字节从客户端发送到服务端的所有帧必须通过包含在帧里的 32 位数值进行掩码处理。...fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect, Requestfrom fastapi.responses import HTMLResponseimport
前言 socket.io就是基于 websocket 封装的一个库，主要特点是能够进行实时的双向通讯，主要应用场景有实时的聊天，数据实时分析，数据传输，文件协同合作。...有个 socket.io 的fastapi-socketio官方库，该库依赖传统的 python-socketio 库 环境准备 pip install fastapi-socketio fastapi...服务端代码demo from fastapi import FastAPI from fastapi_socketio import SocketManager import uvicorn app...).ready(function () { // 连接服务器 const socket = io('ws://localhost:8000/ws', { transports: ['websocket...与 js版本客户端不匹配，二者不能正常通信。
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。 ?...所以在数据库操作的时候，可以自己定义传入和返回的模型字段来做有效的限制，你只需要继承 pydantic 中的 BaseModel 基类即可，看起来是那么的简单合理。...看看 FastAPI 中如何使用异常处理 from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo": "The...自定义自己的异常处理代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exceptions import RequestValidationError...还有吗？ 在茫茫的 FastAPI 文档中我尽可能摸索出一些易用，实用，好用的功能来和大家分享，并尝试投入到实际的生产环境中，在这个过程中去学习更多的东西，体验更好的服务性能。
await send({"type": "websocket.send", ...}) ...玩技术的应该用数据说话，论点永远依托论据，所以我们来简单对两款框架的性能做一个测试，首先分别安装依赖的库。 ...install uvicorn 我们首先干的一件事就是，看看Flask和FastAPI如何处理来自多个客户端的多个请求。...在FastAPI中，异步运行IO绑定的任务。 当然这不能说明太多问题，我们继续使用鼎鼎有名的ApacheBench分别对两款框架进行压测。 ...1068.04个请求，而FastAPI花费2.060秒，每秒可以处理2426.78个请求。
另外一个功能就是数据的验证，确保传入的参数是有效的，例如，有些字段是一个 int，类型而不是字符串，这在检测输入数据是非常有用的。 如果没有数据验证，你就必须用手工写代码来完成所有的检查。...对于嵌套模式它不能处理的非常好。因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。...由于它基于先前的 Python 同步 Web 框架（WSGI）标准，尽管它仍然具有高性能，但它不能处理 Websockets 和其他事物。...FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。...WebSocket支持。 GraphQL支持。 处理中的后台任务。 启动和关闭事件。 测试基于 requests 的客户端。 CORS，GZip，静态文件，流式响应。 会话和 Cookie 支持。
对于嵌套模式它不能处理的非常好。因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。...它使用以前的 WSGI 标准，这是一个同步框架，所以它不能处理像 WebSockets 和其他异步请求，不管怎么说，它仍然有非常好的性能表现。...由于它基于先前的 Python 同步 Web 框架（WSGI）标准，尽管它仍然具有高性能，但它不能处理 Websockets 和其他事物。...FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。...WebSocket支持。 GraphQL支持。 处理中的后台任务。 启动和关闭事件。 测试基于 requests 的客户端。 CORS，GZip，静态文件，流式响应。 会话和 Cookie 支持。
FastAPI与ASGI(异步服务器网关接口)的集成使其成为最快的Python框架之一。 设置环境 建立虚拟环境是软件开发和数据科学中至关重要的第一步。虽然并不总是强制性的，但强烈建议这样做。...这里使用6种食物数据集进行训练，这些数据集在Roboflow上进行了预先注释，可以对鸡翅，炸薯条，饺子，热狗，甜甜圈，华夫饼图像进行分类。...如果你有自己的图像并想要创建一个数据集，你也可以在Roboflow上手动注释它们。...因为 Uvicorn 是一个非常快速、可靠且易于使用的 ASGI 服务器，可以在处理大量并发连接时保持稳定和高效。...Uvicorn 还支持 WebSocket 和 HTTP/2 等新特性，它符合 FastAPI 提倡的现代 Web 开发理念。
所有的校验都由完善且强大的 Pydantic 处理。 安全性及身份验证 集成了安全性和身份认证。杜绝数据库或者数据模型的渗透风险。 OpenAPI 中定义的安全模式，包括： HTTP 基本认证。...所有自动化处理都由框架完成。 所有的依赖关系都可以从请求中获取数据，并且增加了路径操作约束和自动文档生成。 即使在依赖项中被定义的路径操作 也会自动验证。...支持 WebSocket 。 支持 GraphQL 。 后台任务处理。 Startup 和 shutdown 事件。 测试客户端基于 HTTPX。 CORS, GZip, 静态文件, 流响应。...通过 FastAPI 你可以获得所有 Pydantic (FastAPI 基于 Pydantic 做了所有的数据处理)： 更简单： 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。...为什么要学FastAPI 最重要就是python香啊，用python能做很多数据处理，然后python的web框架也很多，但是像FastAPI这样灵活简洁的还是极少的。
在fastapi中如何进行数据结构的类型申明 在fastapi中如何使用 简单说明 总结 为什么要进行强制类型校验？...在fastapi中如何进行数据结构的类型申明 from typing import Any, Dict, List, Optional from pydantic import BaseModel, Field...简单说明 同一种功能既可以使用post也可以使用get方式进行数据请求，只是在处理数据的时候处理方式稍有不同，详情的使用过程在上面已经展示。...module中明确指定了字段的类型，若传入的参数能自动转化则会转化为我们指定的字段类型，若不能转化则会接口报错。...我们也可以通过类似:http://127.0.0.1:8000/docs 可视化的方式来查看我们的后端接口信息，这个功能在开发阶段还是很方便的，建议使用 总结 同一功能使用两种请求方式处理数据，在上文中已经提到
这是《小白学FastAPI》系列的第五篇文章。 如果你还没有看前面四篇文章，可以先去看下前面四篇再看此篇。 今天我们要讲的是如何去操作数据库，我们还是通过我们的博客案例来给大家讲解。...SessionLocal 还记得我们在database.py中创建的SessionLocal吗？...大家还记得我们之前所编写的new_blog()函数吗？也就是新增一篇博客的函数。 今天我们将它与数据库进行具体实现。...其实你可以简单理解成依赖注入，我们点进去看源码 我们可以发现Depends()里的参数有两个dependency、use_cache，我们主要关注的就是dependency，英文含义就是依赖，可以发现我们可以传入函数以及类...那么fastapi能不能实现呢？
前言 上一篇我们分享了FastAPI 学习之路（四十九）WebSockets（六）聊天室完善，这次我们分享下一对一的私聊的demo。...正文 有了上一遍的基础，其实这个一对一很简单，我们在之前的websockets管理中已经实现了一对一发消息的内容，这次呢，我们只需要实现一对一如何处理消息即可。...@app.websocket("/ws/{user}/") async def websocket_many_point( websocket: WebSocket,...) try: while True: data = await websocket.receive_text() await...为了验证效果，此时还可以增加第三个人，看能不能接受到消息即可。 后记 发现问题，解决问题。遇到问题，慢慢解决问题即可。
只需要在URL上添加/docs就可以访问文档可可以进行代码调试，特别是对于post请求是浏览器是不能直接访问的所以需要一个文档来进行调试，而FastAPI就自带了这个功能。...这种方式有效地防止了SQL注入攻击，因为FastAPI会自动转义和处理用户输入，确保安全的数据库查询。...通过支持异步请求处理，FastAPI能够轻松地处理大量并发请求，而无需阻塞整个应用程序。异步性能的提升对于处理I/O密集型任务、调用外部API或数据库查询等场景尤为显著。...这对于需要处理大量并发请求或需要调用外部异步服务的应用程序来说是一个明显的优势。相较之下，Flask在这方面的支持相对有限，需要使用其他异步库来实现异步处理。...异步支持使得FastAPI能够处理大量并发请求，提高系统的吞吐量和响应速度。类型注解和数据验证使得开发者能够以一种更加规范和安全的方式编写代码。
那就请出我们今天重点介绍的一个主角：FastAPI 。 FastAPI 是一种现代、高性能 的Web框架，用于基于标准Python类型提示使用 Python 3.6+ 构建API。...FastAPI这个框架是站在巨人的肩膀上其原因主要有二： 1.Web 部件的Starlette。 2.Pydantic 用于数据部分。...由于最新的HTTP协议支持异步长连接，而传统的WSGI应用支持单次同步调用，即仅在接受一个请求后返回响应，从而无法支持HTTP长轮询或WebSocket连接。...Pydantic(强制类型校验): Pydantic 是一个使用 Python 类型提示来进行数据验证和设置管理的库。Pydantic定义数据应该如何使用纯Python规范用并进行验证。...Pydantic 使用这些注释来验证不受信任的数据是否采用了您想要的形式。 好的，通过上述介绍我也简短回复一下我们标题提出的这个问题，python是个烂语言吗对于做大项目？
数据库操作； 数据库查询返回结果； 这些操作主要阻塞在IO等待，所以又叫做IO密集型。...计算机里的CPU密集型操作通常需要更复杂的数据计算，比如： 音频或图片处理； 计算机视觉； 机器学习； 深度学习； FastAPI既支持异步并发，也支持多线程并行。...这个特殊处理是：如果你把函数定义为def而不是async def，那么FastAPI会把它放到单独的线程池中，异步执行，这就是FastAPI精彩的地方。...就像官方所说，如果你不清楚你函数里面的调用是不是异步(能不能用await)，那么就把它定义为普通函数，FastAPI会采用多线程的方式处理。...函数真的比普通函数快吗？
前言 上一篇我们分享了FastAPI 学习之路（五十）WebSockets(七)实现一对一聊天，那么我们今天来实现呢，websockets接受和发送json格式消息。...正文 相对于之前的text的消息来说，我们之前发送的消息都是text的居多，那么对于text格式的消息来说，我们处理起来，尤其是后端要麻烦的多，那么我们可不可以传递json格式的，对于前后端来说都好处理的一种格式的消息...我们需要做下处理。 我们在之前的websockets管理中的的消息的处理全部改造成json格式的。...: List[Dict[str, WebSocket]] = [] async def connect(self, user: str, ws: WebSocket): # 链接...) 修改完之后，我们针对前段也需要修改，修改成支持我们的json格式数据 <!
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