FastAPI is a high performance, easy to learn, fast to code, and ready for production Python 3.7+ framework. Its performance is on par with NodeJS and Go (thanks to Starlette and Pydantic). It's intuitive and standards-based (based on API standards like OpenAPI (previously known as Swagger...
Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/fastapi/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and...
本教學課程顯示一個您可以開始使用的路徑。 移至範例應用程式存放庫https://github.com/Azure-Samples/msdocs-fastapi-postgres-codespace。 範例存放庫具有使用 Postgres 資料庫建立具有 FastAPI 應用程式的環境所需的所有設定。 您可以遵循為 GitHub Codespaces設定 Python 專案中的步驟來建立類似的專案。 選取[程序代...
基于标准:基于并完全兼容 API 的开放标准 OpenAPI 和 JSON Schema 地址:https://github.com/tiangolo/fastapi 5、Crystal 作为一个提供具有 C 语言的速度和 Ruby 语言的表现力的编程语言的项目,Crystal 已经开发了好几年了。随着今年年初 Crystal 1.0 的发布,该语言现在已经足够稳定到可以用于一般工作负载。Crystal ...
FastAPI 能够有效处理异步和同步 I/O 操作。 FastAPI 在线程池中运行sync路由,阻塞式 I/O 操作不会阻止事件循环执行任务。 否则,如果路由定义为async,则会通过await常规调用,FastAPI 信任你仅执行非阻塞 I/O 操作。 如果你违背了这种信任,在异步路由中执行阻塞操作,事件循环将无法运行下一个任务,直到阻塞操作完成...
地址:https://github.com/tiangolo/fastapi 5、Crystal 作为一个提供具有 C 语言的速度和 Ruby 语言的表现力的编程语言的项目,Crystal 已经开发了好几年了。随着今年年初 Crystal 1.0 的发布,该语言现在已经足够稳定到可以用于一般工作负载。Crystal 使用静态类型和 LLVM 编译器来实现高速度,并避免在运行时出现空引用...
https://gh.api./https://github.com/zy7y/fastapi-desktop/releases/download/v0.0.1/client.exe https://gh.api./https://github.com/zy7y/fastapi-desktop/releases/download/v0.0.1/client-linux 代码地址:https://github.com/zy7y/fastapi-desktop/ ...
GitHub 地址→https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-template 2.3 用于调试 API 的开源 IDE:bruno 主语言:JavaScript,Star:16k,周增长:2k 这是一款仅限离线(无需登录)使用的 API 客户端桌面工具,可用来测试和请求 API。它不同于日益臃肿、同类型的 Postman 等工具,你可以直接在本地管理/导出接口信息...
地址:https://github.com/fastapi-users/fastapi-users 23、fastkafka:为你的 Web 服务轻松集成Kafka的 Python 库。基于 Pydantic、AIOKafka 构建的 Python 库,可用于快速开发与 Kafka 交互的异步 Python 程序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
fastapi应用如何集成aioredisfastai教程 文章目录幕后:训练一个数字分类器像素:计算机视觉的基础边栏:韧性和深度学习初尝试:像素相似NumPy 数组和PyTorch 张量使用广播计算评价指标随机梯度下降(SGD)计算梯度通过学习率执行`step`一个端到端的SGD例子1 初始化参数2 计算预测值3 计算损失4 计算梯度5 执行(更新)权重6 重复...