当前阶段不需要马上实现若干功能,直接创建FastAPI项目,输出Hello World, 并能通过Web访问即可。 学习目标 基于Java技术栈的基础,拐弯学习Python FastAPI如何使用,第一步是要将Python FastAPI在本地可用。 创建远程仓库用于保存代码,方便日后接着开发。 将FastAPI项目部署到服务器,浏览器访问。 1. 本地FastAPI 现学现用!
四、Docker 部署 FastAPI 服务 4.1、安装 Docker Engine 1、更新系统软件包列表: sudo apt update 2、安装Docker依赖的软件包: sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 3、添加Docker官方的GPG密钥: curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo...
docker tag fastapi-app <your-dockerhub-username>/fastapi-app:latest docker push <your-dockerhub-username>/fastapi-app:latest 1. 2. 总结 通过以上步骤,你可以成功地将 FastAPI 项目容器化并部署到 Docker 中,以下是整个流程的简要总结: 创建FastAPI 项目并安装依赖。 编写Dockerfile 来定义镜像构建步骤。 ...
步骤四:运行Docker容器 构建完Docker镜像后,我们可以使用以下命令来运行Docker容器: dockerrun-d-p8000:8000 fastapi-app 1. 以上命令将在后台运行一个名为fastapi-app的Docker容器,并将容器内部的8000端口映射到主机的8000端口。 步骤五:测试FastAPI应用 现在,我们可以通过访问http://localhost:8000来测试FastAPI应用了...
步骤一:安装docker 安装docker,网上教程很多,可自行百度 步骤二:安装Fastapi 安装完成后,并编写一些接口,可先复制下方接口(这个后面文章会补上来…) from enum import Enum from fastapi import FastAPI class ModelName(str, Enum): name = "zhangSan"
步骤一:安装docker 安装docker,网上教程很多,可自行百度 步骤二:安装Fastapi 安装完成后,并编写一些接口,可先复制下方接口(这个后面文章会补上来…) fromenumimportEnumfromfastapiimportFastAPIclassModelName(str, Enum): name ="zhangSan"school ="国立中山大学"history_school ="简介"app = FastAPI()@app.get("...
dockerexec-u root-it fast_api/bin/bash 容器内需要安装的包: Package Version--- ---APScheduler3.6.3click7.1.2fastapi0.61.1gunicorn19.9.0h110.11.0lxml4.5.2pip20.2.1psycopg22.8pydantic1.6.1pytz2020.1setuptools49.2.1six1.15.0SQLAlchemy1.3.20starlette0.13.6tzlocal2.1uvicorn0.12.1wheel0.35.1xmltodict0...
三、Docker 部署 FastAPI 服务安装 Docker Engine，创建 Dockerfile 文件定义应用依赖和运行环境。构建 Docker 镜像并创建 Docker 容器，通过 Docker 容器启动 FastAPI 服务。访问应用，测试其功能。四、使用 PyCharm 开发 FastAPI 服务使用 PyCharm Professional 开发 FastAPI 应用，享受编码辅助、检查、运行/...
FastAPI (uvicorn) + Docker 忽略指定主机问题描述 投票:0回答:1我需要在远程计算机上的 Docker 中运行 FastAPI,并使其可供来自任何计算机的curl 请求访问。容器构建并且 uvicorn 启动,但是当我尝试执行 curl 请求时,出现连接错误。我已经在参数中指定了主机 0.0.0.0,但是尝试不同的端口时我注意到端口参数似乎在 ...
This Python application leverages FastAPI and Pydantic to provide a high-performance API, bundled with PostgreSQL for data persistence, and is completely refactored for containerization with Docker for smooth deployments. - python-fastapi-demo-docker/FEA