在现代 Web 开发领域,FastAPI 作为一款高性能的Python框架,正逐渐崭露头角,它凭借简洁的语法、快速的执行速度以及出色的类型提示功能,深受开发者的喜爱。而Docker容器化技术则为 FastAPI 应用的部署提供了便捷、高效且可移植的解决方案。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署 FastAPI 应用的实战过程。 一、FastAPI 简介与...
第二步是设置FastAPI应用，其中包括初始化FastAPI、设置CORS中间件、配置日志、处理异常、定义请求和消息模...
FastAPI 基于 Python 的类型提示构建,能够自动生成交互式文档,如 Swagger UI 和 ReDoc,这极大地方便了开发者进行 API 的开发与调试。在开始部署之前,首先需要创建一个简单的 FastAPI 项目。 假设我们已经安装好了 Python 和相应的虚拟环境管理工具(如venv或pipenv)。创建一个新的项目目录,例如fastapi-docker-project,...
创建FastAPI镜像 依赖 % cat requirements.txt fastapi[standard]>=0.113.0,<0.114.0 pydantic>=2.7.0,<3.0.0 1. 2. 3. Python代码 # main.py from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def index(): return "测试容器部署" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 目录结构 % ...
本篇介绍使用Fastapi + sqlalchemy + alembic 来完成后端服务的数据库管理,并且通过docker-compose来部署后端服务和数据库Mysql。包括: 1. 数据库创建,数据库用户创建 2. 数据库服务发现 3. Fastapi 连接数据库 4. Alembic 连接数
docker rmi --forcemy-fastapi-app:v1 运行Docker 容器:使用构建的镜像来运行一个 Docker 容器。 docker run -d -p8000:8000my-fastapi-app 这将在后台运行一个名为my-fastapi-app的容器,并将容器的端口 8000 映射到主机的端口 8000。 测试应用程序:打开浏览器,并访问http://localhost:8000/,你应该能够看到...
当然,下面是一个关于如何使用Docker部署FastAPI项目的详细指南,包括创建Dockerfile、构建Docker镜像、运行Docker容器,以及一些可选的配置和测试步骤。 1. 创建Docker镜像文件(Dockerfile)以定义FastAPI项目环境 首先,你需要在你的FastAPI项目根目录下创建一个名为Dockerfile的文件。这个文件将定义你的Docker镜像的环境和依赖...
FastAPI 是一个 Web 框架,Uvicorn 是一个 ASGI 服务器,用于运行 FastAPI 应用: pip install fastapi uvicorn 1. 创建FastAPI 应用: 在项目目录中创建main.py文件,并添加以下内容: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): ...
Apache Airflow 是一种强大的工作流编排工具,但当与 FastAPI 和 Docker 结合使用时,才能真正发挥其全部潜力。这种组合提供了一种强大、可扩展且灵活的解决方案的,用于管理和部署任务调度。 本文将介绍如何用Docker来设置及集成Apache Airflow与FastAPI,以创建一个无缝且高效的调度任务系统。 搭建环境 第一步:安装 ...
app/托管FastAPI和inference Python脚本 model/由PyTorch模型参数和任何预处理模块joblib组成 notebook/包含这个项目的示例PyTorch模型 你可以在这个Github repo中找到这里提到的所有文件: https://github.com/ming0070913/example-ml-project 三、准备推理 在部署机器学习模型之前,我们需要保存训练模型以及任何预处理模块(与...