FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,专为在 Python 中构建 RESTful API 而设计。 FastAPI 使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。 FastAPI 建立在 Starlette 和 Pydantic 之上,利用类型提示进行数据处理,并自动生成API文档。 FastAPI 于 2018 年 12 月 5 日发布第一版本,...
我们在代码中创建数据模型,然后数据模型声明为继承自BaseModel的类。 使用标准的Python类型来声明所有属性。 当一个模型属性具有默认值时,它不是必需的。否则它是一个必需属性。将默认值设为None可使其成为可选属性。我们去请求下,当我们不传递desc看下。 从结果中,我们可以看出,当我们没有传递参数的时候,默认是nu...
路由@app.get('/'): 它告诉 FastAPI,当用户请求根/ 路径时,应该运行以下方法。 方法定义 async def root() : 注意这个异步定义,这个方法将作为一个 Python3 协程 运行。如果你想了解更多关于并发性和 async 的信息,FastAPI 官方文档对其有一个很好的解释,以及是什么让 FastAPI 框架变得如此快速。 最后是返回语...
Python 是一种功能强大的编程语言,广泛应用于 Web 开发领域。FastAPI 和Flask 是Python Web 开发中最受欢迎的两个轻量框架(相比于 Django)。本文将对 FastAPI 和 Flask 进行综合对比,探讨它们在语法和表达能力、生态系统和社区支持、性能和扩展性、开发工具和调试支持、安全性和稳定性、学习曲线和开发效率、社会影响...
https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/first-steps/ 2、运行方式 运行命令 uvicorn main:app --reload pycharm运行 (通过 uvicorn 命令行 uvicorn 脚本名:app对象--reload 参数 启动服务) AI检测代码解析 if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000) ...
Tutorial - User Guide Path Parameters¶ You can declare path "parameters" or "variables" with the same syntax used by Python format strings: Python 3.8+ fromfastapiimportFastAPIapp=FastAPI()@app.get("/items/{item_id}")asyncdefread_item(item_id):return{"item_id":item_id} ...
"""return{"msg":"Hello, World!"}# New addition, path parameter# https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/path-params/@api_router.get("/recipe/{recipe_id}", status_code=200)deffetch_recipe(*, recipe_id:int) ->dict:""" Fetch a single recipe by ID ...
learn fromhttps://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/schema-extra-example/ 添加一个将在文档中显示的 example 1. Pydantic schema_extra 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from typingimportOptional from fastapiimportFastAPI from pydanticimportBaseModel ...
FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。 关键特性: 快速:可与 NodeJS 和Go 并肩的极高性能(归功于 Starlette 和Pydantic)。最快的 Python web 框架之一。 高效编码:提高功能开发速度约 200% 至 300%。 更少bug:减少约 40% 的人为...
FastAPI是一个用于在 Python 中开发 RESTful API 的 Web 框架。FastAPI 的用户群每天都在增长。不仅是软件工程师,数据科学家、机器学习工程师、数据工程师也开始使用 FastAPI。这场革命性的运动推动了所有数据人员在短时间内从 Flask 和 Django 迁移到 FastAPI。