FastAPI是一个用于构建API的现代、高性能Python web框架。它使用标准的Python类型提示来支持数据自动验证和API文档自动生成。...FastAPI还使用Python 3.6+的类型提示来声明参数、请求体、响应模型等，而其他框架需要额外的库或插件来实现数据验证和序列化。...这使得FastAPI更加灵活、可扩展和易于集成，而其他框架如Django则可能具有更多的内置功能，但也可能导致更多的耦合和复杂性。...下面使用FastAPI来写一个示例代码，提供访问google关键词的web服务，需要做以下几个步骤： 导入FastAPI和其他需要的库，如requests。 创建一个FastAPI实例。...在函数中，使用requests库和爬虫代理IP，发送一个带有关键词的请求到Google。 解析请求的响应，并将查询结果返回给客户端。
响应与请求对象：阐述如何使用Request和Response对象处理客户端请求与响应，以及如何使用Depends注入依赖。...类型提示与验证Pydantic模型：介绍Pydantic库在FastAPI中的应用，如何定义模型（BaseModel）进行数据验证与序列化。...请求生命周期事件：列举FastAPI中的请求生命周期事件（如on_startup, on_shutdown, dependencies），并举例说明其应用场景。...调试模式：介绍如何开启FastAPI调试模式，利用其丰富的错误信息与交互式API文档辅助调试。...数据库操作不当：遵循ORM最佳实践，避免在视图函数中进行复杂的数据库查询。合理使用连接池，确保数据库连接的有效管理。
在开发中，这也可以帮助完成更好的代码完成度。 查询参数 与 URL 参数一样，查询参数（如 /employee?...相反，你需要使用一个外部包，如 flask-injector。 FastAPI 另一方面，FastAPI 具有处理依赖注入的强大解决方案。...然后通过 response_model 参数将响应模型传递给装饰器。 现在，如果我们将请求本身作为响应返回，Pydantic 将省略 password ，因为我们定义的响应模型不包含密码字段。...如果是，则将请求传递给下一个中间件或视图函数。如果不是，它会拒绝请求，并将错误响应发送回调用者。...有了它，你可以直接用 FastAPI 运行 pytest。有关更多信息，请查看官方文档中的测试指南。
简易：易于使用和学习，减少阅读文档的时间。 短：最小化重复代码，每个参数声明中的多个功能，减少编码错误。 健壮：获取可用于生产的代码。具有自动交互式的 API 文档。...http://127.0.0.1:8000/items/1，可以看到响应： {"item":1,"q":null} 其中 item_id 被声明为 int 类型，q 为 可选参数，默认为None，所以响应中的...查询参数也是带在 url 地址中的，是 url 中位于 ？...，有了声明的这个模型，可以实现以下功能： 以 JSON 读取请求的正文 根据声明的类型，自动对参数进行转换 验证数据，如果数据无效，它将返回一个清晰的错误，指出错误数据的确切位置和来源 在参数中接收收到的数据...，float，str，bool，等等）将被解释为一个查询参数 item: 参数声明为 Pydantic 模型的类型，则将被解释为请求 body ?
比如 www.baidu.com 对应的百度公司的服务器中，可能映射了一个唯一的网络进程，当你在百度搜索框里输出要查询的内容时，请求就通过网络传输到了一台服务器上，服务器上的 Web 应用处理完请求后，...就回复给浏览器一个 HTTP 响应信息。...这个响应信息里面就包括了请求的状态（是否成功），请求的内容等。 随后，浏览器通过响应的内容，渲染出我们看到的搜索完成的页面，一次 HTTP（或 HTTPs）请求就结束了。...:8000 # 如果路径为 “/hello"，则需要在路径加上，如127.0.0.1:8000/hello # 在HTTP协议中，一般用特定的方法执行不同的任务，比如get、post、put、delete...比如股票处理，游戏开发，还有其它和 AI 大模型相关的应用。 敬请期待！
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...FastAPI 学习之路（十一） 前言 我们之前分享的是几个额外信息的例子。...正文 到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如: int float str bool 但是您也可以使用更复杂的数据类型。 您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性: 很棒的编辑器支持。...frozenset: 在请求中，列表将被读取，消除重复，并将其转换为一个 set。 在响应中 set 将被转换为 list 。...产生的模式将指定那些 set 的值是唯一的 (使用 JSON 模式的 uniqueItems)。 在请求和响应中，作为 set 对待： bytes: 标准的 Python bytes。
1.4.1 防止 SQL 注入 FastAPI使用Pydantic模型进行数据验证，并通过ORM（对象关系映射）框架（如SQLAlchemy）来处理数据库操作。...JWT 支持： JSON Web Tokens（JWT）是一种用于安全传输信息的开放标准。FastAPI支持JWT，可以轻松集成JWT身份验证机制，用于在Web应用中对用户进行安全认证和授权。...HTTPS 安全传输： FastAPI推荐在生产环境中使用HTTPS，以确保数据在传输过程中的安全性。FastAPI能够与ASGI服务器（如uvicorn）一起使用，支持HTTPS的配置。...这种实时生成文档的机制使得开发者能够快速了解API的结构、参数和响应，提高了开发的效率。 在这个交互式文档中，开发人员可以直接尝试API端点，输入参数并查看实时的响应。...通过使用Pydantic库，FastAPI不仅能够对请求和响应数据进行有效的验证，还能够自动转换和序列化数据，减轻了开发者的负担。
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。...homepage函数接收请求并返回一个JSON响应。现在，我们可以使用Uvicorn运行这个应用程序。...我们使用FastAPI创建了一个简单的应用程序，包含两个路由。...q=somequery的路径来测试带有路径参数和查询参数的路由。FastAPI提供了许多功能，如路由、请求验证、文档生成等，可以帮助你快速构建强大的API。...的JSON响应。这个示例演示了如何在Django中使用ASGI服务器来运行异步视图。你可以根据自己的需求扩展和修改应用程序，并利用Django提供的丰富功能来构建强大的异步Web应用程序。
本文使用FastAPI重构了Django官网的Polls API，能让你对FastAPI的使用过程有个初步了解。...在下一节中，您将了解如何使用SQLAlchemy进行 ORM 和Pydantic创建模型/计划，使我们的 API 充满活力。...，通过模型我们可以简单地访问属性，如获得该特定问题的所有选择，比如question.choices 或choice.question。...question_text: str Pyndatic 模型/模组将映射到传入数据（POST、PUT 中的请求数据）和从 API 返回的响应数据。...如果数据是ORM模型，需要进行此项设置。 好的，我们现在将创建包含执行CRUD操作的所有功能。
查询参数 3.1 查询参数类型转换 4. 请求体 learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/ 1....还可以返回 Pydantic 模型 1.1 小结 导入 FastAPI 创建一个 app 实例 编写一个路径操作装饰器（如 @app.get("/")） 编写一个路径操作函数（如上面的 def root...运行开发服务器（如 uvicorn main:app --reload） 2....请求体 请求体是客户端发送给 API 的数据 响应体是 API 发送给客户端的数据 使用 Pydantic 模型来声明请求体 from typing import Optional from Pinyin2Hanzi...函数参数将依次按如下规则进行识别： 1.如果在路径中也声明了该参数，它将被用作路径参数 2.如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数 3.如果参数的类型被声明为一个
在这里，我们使用了装饰器@app.get()来告诉FastAPI将这些视图函数绑定到GET请求的对应路由。...还有其他的装饰器，如@app.post()、@app.put()等，可以用于处理不同类型的HTTP请求。处理路径参数在FastAPI中，我们可以使用路径参数来处理动态的URL路径。...处理查询参数除了路径参数外，我们还可以使用查询参数来接收额外的数据。查询参数是在URL路径中以?...parameter=value的形式传递的，可以使用request.query_params在视图函数中访问。...如果查询参数未被提供，则默认值为None。
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。...然后，使用了 Piper 文本转语音组件。它是使用 FastAPI 实现的，FastAPI 是一个用于快速构建 API 的 Web 框架。当聊天机器人生成响应时，文本将发送到 TTS 模块。...FastAPI 接收文本数据，对其进行处理，并将其合成为听起来自然的语音。然后将生成的音频作为响应返回给用户，允许系统通过语音与用户交互。...总的来说，这种语音助手的实现允许理解口头命令和语音，使用聊天机器人处理它们，并生成口头响应，为在 NVIDIA Jetson 板上使用类似 ChatGPT 的大型语言模型的用户提供对话体验。...我探索了如何在 NVIDIA Jetson 上设置和运行类似 ChatGPT 的大型语言模型，使您能够在本地拥有对话式 AI 功能。这个故事中引用的所有代码都可以在Github 存储库中找到。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...FastAPI 学习之路（十一） FastAPI 学习之路（十二）额外数据类型 FastAPI 学习之路（十三）Cookie 参数,Header参数 FastAPI 学习之路（十四）响应模型...本例中的依赖项预期接收如下参数： 类型为 str 的可选查询参数 q 类型为 int 的可选查询参数 skip，默认值是 0 类型为 int 的可选查询参数 limit，默认值是 100 然后，依赖项函数返回包含这些值的...，让 FastAPI 可以与下列系统兼容： 关系型数据库 NoSQL 数据库 外部支持库 外部 API 认证和鉴权系统 API 使用监控系统 响应数据注入系统 后记 发现问题，解决问题。...如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~
： pydantic pydantic是一个数据验证的库，FastAPI使用它来做模型校验。...+请求体 总结一下，在函数参数中，url path中定义的叫做路径参数，没有定义的叫做查询参数，类型是pydantic model的叫做请求体，FastAPI会根据这套规则来自动识别： from typing...响应模型可以返回默认值： from typing import List, Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel...附加模型 在上面的示例中，UserIn是入参，UserOut是出参，不包含password，但是在实际情况中，还需要第三个模型UserInDB，在存入数据库时，把password进行加密。...): user_saved = fake_save_user(user_in) return user_saved response_model除了定义一个Model以外，也能定义多个附加模型
所以，如果是通过POTS,PUT等方式提交的参数信息，我们一般是放到Request Body来提交到我们的后端。...多个Request Body的提交 更复杂的业务其实会存在多体的Boay的提交，之前做的商城下单里面，客户端有可能就会同时提交多个实体的对象信息到后端，如订单实体，地址实体，商品信息实体等。...那可以定义多个模型对象即可。fastapi它会自动帮你处理提取信息。 http://127.0.0.1:8000/items/1000 ?...如果另外再假设,客户端提交一个更复杂的嵌套模型的话，怎么办？麻蛋的 肯定也是会有这样的情况滴！ 嵌套里面有列表有实体。...在请求和响应中，处理方式与float.
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。 请求体是客户端发送给 API 的数据。...响应体是 API 发送给客户端的数据 注：不能使用 GET 操作（HTTP 方法）发送请求体。 要发送数据，你必须使用下列方法之一：POST（较常见）、PUT、DELETE 或 PATCH。...如果数据无效，将返回一条清晰易读的错误信息，指出不正确数据的确切位置和内容。 将接收的数据赋值到参数 item 中。...为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。 这些模式将成为生成的 OpenAPI 模式的一部分，并且被自动化文档 UI 所使用。...请求体 + 路径参数 + 查询参数 同时声明请求体、路径参数和查询参数。 FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。
代码实例 - 使用FastAPI创建RESTful APIfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root()...优化性能与缓存在Web应用开发中，性能是一个关键因素。通过合适的优化和缓存策略，可以提高应用的响应速度。...部署至云服务选择合适的云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud），并使用容器编排工具（如Kubernetes）进行应用的高效部署和管理。...GraphQL APIGraphQL是一种强大的API查询语言，允许客户端灵活地请求所需的数据。使用Graphene等库，你可以在Python中轻松构建GraphQL API。...使用前端框架提升用户体验： 整合React、Vue或Angular等前端框架，提供更丰富、交互性强的用户界面。优化性能与缓存： 利用工具如Flask-Caching进行缓存管理，提高应用响应速度。
FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...这次我们来看下响应模型。我们之前看的都是请求模型，请求参数，这次呢，我们看下响应相关的。 正文 我们可以在我们不同的请求路径的返回参数使用响应模型。我们看一个简单的demo。...FastAPI 将使用此 response_model 来： 将输出数据转换为其声明的类型。 校验数据。 在 OpenAPI 的路径操作中为响应添加一个 JSON Schema。...并在自动生成文档系统中使用。 但最重要的是： 会将输出数据限制在该模型定义内。...我们下面做一个演示,我们正常的都应该知道，我们去创建用户的时候呢，我们的密码是明文的，我们要返回的用户信息中，不能携带我们的密码，我们应该如何处理呢，其实很简单 from typing import
在 PyCharm 中轻松探索 Hugging Face 模型和数据集 直接在 PyCharm 内部，快速获取您所使用的任何 Hugging Face 模型或数据集的详细信息。...生成架构感知型 SQL 查询 借助 AI Assistant，不仅可以获取对查询响应的架构感知型解释，还能根据数据库上下文快速生成结构化 SQL 查询。...此功能特别适用于模块化构建的复杂应用，如 Flask 的蓝图和 FastAPI 的路由器，支持端点的分组展示和库中端点的检测。...使用快捷键 ⌥Enter（Windows/Linux 为 Alt+Enter）即可应用这些修复，极大提升了开发响应性和灵活性。...现在，在进行如附加文件或运行函数等任务时，您只需要选择适当的数据源或执行上下文，无需担心会话的选择。
大家好，我是村长~~ 今日 fastApi 干货来了，文末还有书籍赠送噢~~ 在 fastApi 中可以定义请求体body模型，关于这部分内容可以查看之前的文章 同样的，fastApi 支持在定义路径操作的时候...，使用response_model 参数指明该路径的响应模型 其具有以下特点： 转换为类型声明的输出数据 响应数据的校验 在 OpenAPI 路径操作中，为响应添加 JSON Schema 生成 API...而且，response_model 接收的类型与声明 Pydantic 模型属性的类型，语法完全相同 使用响应模型 先来看下简单的用法，定义一个响应模型 User from pydantic import...响应模型参数 细心的朋友应该发现了，上面定义的 User 模型中，sex 是默认参数 但是有时候我们不需要返回未修改的或者为默认值的字段 例如，NoSQL 数据库的模型中往往包含很多可选属性，如果输出含默认值的属性...response_model_include 如果只有一个 Pydantic 模型， 但是在不同的接口中，因为某些需求不同，返回的 body 又不一样。
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