fastapi专题
fastapi+vue3+primeflex前后端分离开发项目第一个程序
安装axios axios是用来请求后端接口的。 https://www.axios-http.cn/docs/intro pnpm 是一个前端的包管理工具，当我们需要给前端项目添加新的依赖的时候，就可以使用pnpm install 命令进行安装。 pnpm install axios 安装 primeflex primeflex是一个css样式库，用来帮助我们快速的开发前端的界面。
fastapi+vue3+primeflex前后端分离开发项目环境搭建
创建后端项目 创建文件夹： mkdir backend 创建python虚拟环境： python -m venv venv 使用Pycharm打开文件夹，然后配置python解释器为venv虚拟环境。 安装fastapi： pip install "fastapi[all]" 编写第一个程序：main.py from fastapi import FastAPIapp =
fastapi给文档页面docs/加锁
加锁后效果如下： 如图docs/页面打开默认是茶壶，需加上定制参数才能正常访问 ： 具体实现如下： 1. 安装依赖包： pip install 'fastapi-cdn-host>=0.5.2' || pip install --upgrade git+ssh://git@github.com/waketzheng/fastapi-cdn-host 2. 启用文档锁： imp
python web框架哪家强？Flask、Django、FastAPI对比
前言 当你掌握了python的基础知识，并且会用和HTML和CSS编写简单的静态网页。现在你只需再掌握一个python web框架的知识，就可以开始编写一个动态的网站了。目前市面比较流程的python web框架有三个flask、Django、FastAPI。接下来我们对比一下。他们三个各自有什么特点。 Flask、Django、FastAPI 对比 下面我们从维度有性能、实时性、异步特性、
fastapi相关知识点回顾
poetry poetry是一个包管理工具，能够管理一个项目中python相关的依赖。 安装： pip install poetry 初始化项目： poetry init 添加依赖： poetry add fastapi 这个命令相当于 pip instal fastatpi。 poetry使用国内源 poetry 默认使用官方镜像源下载，特别慢。换成国内源加快速度。
axios打通fastapi和vue，实现前后端分类项目开发
axios axios是一个前后端交互的工具，负责在前端代码，调用后端接口，将后端的数据请求到本地以后进行解析，然后传递给前端进行处理。 比如，我们用fastapi写了一个接口，这个接口返回了一条信息： {"message":"Hello World"} 我现在，想要把message的内容，在前端进行展示，这个时候就需要使用到axios了。 安装： pnpm install axio
ollama部署文字转sql,并使用fastapi提供外部接口访问
根据你提供的官方文档中的调用方法，可以使用 Ollama 的 chat 方法来与模型进行交互。我们将调整 FastAPI 应用代码以使用 ollama 模块的 chat 方法。 1. 安装必要的库 确保你已经安装了 FastAPI 和 Ollama Python 客户端库： pip install fastapi uvicorn ollama 2. 创建 FastAPI 应用 创建一个
fastapi实现openai接口调用
一、gunicorn.py import multiprocessingdaemon=Truebind='0.0.0.0:8899'pidfile='/var/run/gunicorn.pid'chdir='/opt/app' # 工作目录worker_class='uvicorn.workers.UvicornWorker'workers=multiprocessing.cpu_c
![[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ecbd9a6c64cc43cd9fa170d0e3fb8920.png#pic_center)
[大模型]Llama-3-8B-Instruct FastApi 部署调用
环境准备 在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。 接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。 pip 换源加速下载并安装依赖包 # 升级pippython -m pip install -
python连接mysql数据库、FastAPI、mysql-connector-python
方法工具一、FastAPI 建议使用fast api中的pymysql pip3 install fastapipip3 install pydanticpip3 install "uvicorn[standard]" pip3 中的3是 Python 3 版本的包管理器命令，用于安装和管理 Python 3 版本的第三方库。在某些系统中，同时安装了 Python 2 和 Python
【fastapi+mongodb】使用motor操作mongodb（二）
这篇文章本来要介绍valgrind的，但是valgrind只能安装在 Linux 上，不得已，就继续上一篇文章写motor的用法。 如果你还没看过上一篇文章，地址在这：【fastapi+mongodb】使用motor操作mongodb select 删除和修改都是基于查询的语法的。 使用 find_one() 得到匹配查询的第一个文档： async def find_user_by_nam
docker部署使用本地文件的fastapi项目
项目背景：项目使用python开发，需要使用ubutun系统部署后端api接口，对外使用8901端口。 1:项目结构： 2：项目需要使用的pyhton版本为3.9，dockerfile内容如下： # FROM python:3.9# WORKDIR /code# COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt# RUN pip ins
fastapi学习前置知识点
前置知识点 FastApi：一个用于构建API的现代、快速（高性能）的web框架。 FastApi是建立在Pydantic和Starlette基础上，Pydantic是一个基于Python类型提示来定义数据验证、序列化和文档的库。Starlette是一种轻量级的ASGI框架/工具包，是构建高性能Asyncio服务的理性选择。 Starlette是一个轻量级的ASGI框架/工具包，主要负责w
FastAPI vs Django：选择适合你的Python Web框架
文章目录 FastAPIDjango如何选择？总结 在Python Web开发领域，选择合适的框架对于项目的成功至关重要。FastAPI 和 Django 是两个备受关注的框架，各自拥有独特的优势和适用场景。本文将深入比较它们之间的特点，以帮助你做出明智的选择。 FastAPI FastAPI 是一个现代化的异步Web框架，它具有以下特点： 基于标准Python
fastAPI的实例
好的，下面是一个简单的 FastAPI 示例，展示了如何创建一个基本的 API 应用程序。这个示例将包括一个简单的 GET 和 POST 请求。 首先，确保你已经安装了 FastAPI 和 Uvicorn： pip install fastapi uvicorn 然后，创建一个 Python 文件（例如 main.py），在其中编写以下代码： from fastapi import Fa
FastAPI - 数据库操作5
先安装mysql驱动程序 pipenv install pymysql 安装数据库ORM库SQLAlchemy pipenv install SQLAlchemy 修改文件main.py文件内容 设置数据库连接 # -*- coding:utf-8 –*-from fastapi import FastAPIfrom sqlalchemy import create_engine
FastAPI - 组织模块2
FastAPI没有强制指定某种格式来组织项目结构，开发者可以根据自己喜好和项目需要来定制自己的项目结构。 https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/bigger-applications/ 在项目根目录创建python包routers，然后创建member.py文件 member.py文件内容 # -*- coding:utf-8 –*-from
如何使用 FastAPI 部署 NLP 模型？
模型部署是将训练好的自然语言处理模型集成到生产环境中的过程。模型接收输入数据，预测输出。 有多种将 NLP 模型部署到生产环境的方法，包括 Flask、Django、Bottle 等框架。 本文将分享使用 FastAPI 构建和部署 NLP 模型。 在本文中，你将学习： 如何构建一个基于 IMDB 电影评论的 NLP 模型什么是 FastAPI 以及如何安装它如何使用 FastAPI 部署
sentry监控fastapi项目
使用监听flask项目一样的方式可以监听fastapi项目 安装sentry-sdk pip install --upgrade 'sentry-sdk[flask]==0.10.2' 集成到项目中 import sentry_sdkfrom sentry_sdk.integrations.flask import FlaskIntegrationsentry_sdk.init(dsn
【fastapi+mongodb】使用motor操作mongodb
上一篇文章，我们在电脑上安装了mongodb数据库。这篇文章，我们在fastapi后端使用motor操作mongodb 如果你还没看过上一篇文章，链接在这里：【MongoDB】安装与使用 安装 motor motor 是一个用于操作 mongodb 数据库的 python 库，它封装了 pymongo 库，让其使用起来更加方便。执行下面的命令安装 motor： pip install -i
Python中Web开发-FastAPI框架
大家好，在当今Web开发领域，高性能、易用性和可扩展性是开发者们追求的目标。Python作为一种流行的编程语言，在Web开发领域也有着强大的影响力。而在众多的Python Web框架中，FastAPI凭借其快速、现代和易用的特性，成为了开发者们的首选之一。本文将深入探讨FastAPI框架的特性、用法和实践。 FastAPI官网：https://fastapi.tiangolo
破解：既要及即时相应，又要并行运行后台任务？ FastAPI + asyncio
开发响应迅速且高效的Web应用程序是开发者的首要目标之一。一个常见的需求是，当触发一个端点时能够并行执行多个任务，但在第一个任务完成后立即返回响应，同时其余任务继续在后台运行。 挑战 假设在触发一个端点时，你有三个耗时任务需要运行，但你希望在第一个任务完成后立即提供响应，而剩下的任务继续在后台运行。 使用FastAPI和asyncio FastAPI结合Python的asyncio库，提供
FastAPI+Nuxt单域名部署实践：无需子域名的前后端分离解决方案
FastAPI+Nuxt单域名部署实践：无需子域名的前后端分离解决方案 注：此博客写于2024年5月23日。FastAPI已经到0.111.0 版本了。 背景历史 上一个接手网站的人不管了：Wordpress —重写–> Vue 发现Vue做SEO优化很麻烦：Vue —重构–> Nuxt 发现每次改商品数据还要重新上传服务器：Nuxt —增强–> Nuxt + githubActions
python如何做一个服务器fastapi 和flask
用 fastapi 方式的话 from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/api")def index():return "hello world" 然后需要安装 uvicorn 并执行下面的命令 uvicorn server:app --port 8000 --reload 最终 如果是用 flask
fastapi 结合 celery 将异步过程转变为同步过程
使用 asyncio 的协程方式查询任务结果，查询超时时间为 120 s，每 200 ms 查询一次： # 使用 asyncio 的协程方式查询任务结果，查询超时时间为 120 s，每 200 ms 查询一次@router.post('/backgroud_type', response_model=BackgroundTypeResponse)async def backgroud_ty