response=client.get('/') 我们曾经通过它向TestClient发出请求。 Tip 请注意,我们正在将 async/await 与新的AsyncClient一起使用——请求是异步的。 Warning 如果您的应用程序依赖于生命周期事件,AsyncClient将不会触发这些事件。为了确保它们被触发,请使用florimondmanca/asgi-lifespan中的LifespanManager。
Lifespan-Events WebSockets testen Events testen: Hochfahren – Herunterfahren Testen mit Ersatz für Abhängigkeiten Asynchrone Tests Einstellungen und Umgebungsvariablen OpenAPI-Callbacks OpenAPI-Webhooks WSGI inkludieren – Flask, Django und andere Clients generieren FastAPI CLI ...
测试文件test.py如下：import httpxdata = { "sentences": ["中国GDP为129.43万亿元，GDP增速为5.25%，人均GDP为8.94万元/人，人均GDP增速为5.40%，其中第一产业占6.90%，第二产业占36.80%，第三产业占56.30%"]}def request_url(): with httpx.Client() as client: res = client.post(...
使用FastAPI的TestClient类来模拟HTTP请求。 from fastapi.testclient import TestClient from your_app import app client = TestClient(app) def test_read_items(): response = client.get("/items/") assert response.status_code == 200 assert "items" in response.json() 6.2 使用模拟依赖注入项进行测试...
app=FastAPI(lifespan=lifespan)app.add_middleware(CORSMiddleware,allow_origins=["*"],)# 推理实现 @app.post("/llm/chat")asyncdefgenerate_chat_output(item:Item):try:texts=[t.replace("\n"," ")fortinitem.sentences]encoded_inputs=tokenizer(texts,truncation=True,return_tensors="pt",padding=True...
--lifespan/lifespan str 设置ASGI的Lifespan协议实现方式 可选值: auto on off, 默认值为auto --env-file/env_file str 环境配置文件路径 --log-config/log_config 日志配置文件路径, 格式: json/yaml (命令行) 字典(参数时) 日志配置 默认: uvicorn.config.LOGGING_CONFIG --log-level/log_level str...
测试文件test.py如下: importhttpxdata={"sentences": ["中国GDP为129.43万亿元,GDP增速为5.25%,人均GDP为8.94万元/人,人均GDP增速为5.40%,其中第一产业占6.90%,第二产业占36.80%,第三产业占56.30%"]}defrequest_url():withhttpx.Client()asclient:res=client.post("http://127.0.0.1:1025/llm/chat",json...
EN下表列出了模态框中要用到事件。这些事件可在函数中当钩子使用。 事件描述实例 show.bs.modal...
res = client.post("http://127.0.0.1:1025/llm/chat", json=data) print(res.json()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 运行 AI检测代码解析 python test.py 1. 客户端和服务器均正常。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 上述他图片结果,仅攻参考。
npu.empty_cache() # 实例化api服务器 app = FastAPI(lifespan=lifespan) app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], ) # 推理实现 @app.post("/llm/chat") async def generate_chat_output(item: Item): try: texts = [t.replace("\n", " ") for t in item.sentences] ...