一、简介FastAPI是一个高性能Web框架，用于构建API。主要特性：快速：非常高的性能，与NodeJS和Go相当快速编码：将功能开发速度提高约200％至300％更少的错误：减少约40％的人为错误直观：强大的编辑器支持，自动补全无处不在，调试时间更少简易：旨在易于使用和学习，减少阅读文档的时

近年来，随着软件开发技术的快速发展，开发者对框架的需求也在不断变化。从传统的重量级框架到轻量级微框架，以及支持高度扩展性的插件化框架，技术生态系统日新月异。本文旨在介绍这些新兴框架技术中的一些小众但创新的理念与实现，希望对技术爱好者和开发人员有所启发。微框架：极简但

 https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template?tab=readme-ov-file HowtoUseaPrivateRepositoryIfyouwanttohaveaprivaterepository,GitHubwon'tallowyoutosimplyforkitasitdoesn'tallowchangingthevisibilityoffo

如果你不想使用dockerpush，而是希望将本地Docker镜像打包成tar文件，并通过scp将其传输到目标服务器上，你可以按照以下步骤操作：1.在本地打包Docker镜像为tar文件首先，在本地构建并打包你的Docker镜像。假设你的镜像名称为fastapi-app。构建Docker镜像：如果

FastAPI特点高性能：基于Starlette和Pydantic，利用异步（asynchronous）编程，提供出色的性能。自动文档生成：自动生成交互式API文档，支持SwaggerUI和ReDoc，让API的理解和测试更加直观。类型注解支持：利用Python的类型提示，提供更严格的输入验证和更好的代码提示。异步支持：支持异步请

嗨，小伙伴们好！今天我要给大家介绍一个超级好用的PythonASGI服务器——uvicorn。它就像是给你的Web应用装上了一个超级引擎，让你的应用跑得又快又稳。不管是开发环境还是生产环境，uvicorn都能帮你轻松应对高并发场景。如果你正在用FastAPI或者其他ASGI框架，uvicorn绝对是你的最佳

  Fastapi本地部署：1、启动main.py。文件test_main.http，点击3处运行，运行接口报错：Responsecode:504(GatewayTime-out);Time:10032ms(10s32ms);Contentlength:101929bytes(101.93kB)2、文件main.py运行。在浏览器输入：http://10.58.71.144:8000/。打印：{"m

1、新建本地存放项目的文件地址比如：D:/python/fastapi-project2、vscode--文件--打开文件夹，来到fastapi-project下在vscode内打开命令行，初始化一个虚拟环境：python-mvenvmongo13、激活虚拟环境windows环境下：.\venv\Scripts\activatemacOS/Linux环境下

基于房间码（eCode）和用户uid，区分不同的聊天房间进行消息转发。前端将收到的消息根据房间码（eCode）过滤到不同的聊天记录显示页面后端demo代码如下：fromfastapiimportFastAPI,HTTPException,Body,WebSocketDisconnectfromstarlette.websocketsimportWebSocketactive_conn

Pydantic是一个用于数据验证和序列化的Python模型库。它在FastAPI中广泛使用，用于定义请求体、响应体和其他数据模型，提供了强大的类型检查和自动文档生成功能。以下是关于Pydantic模型的详细介绍：1.定义Pydantic模型使用Pydantic定义一个模型非常简单，只需创建一

在FastAPI中，请求（Request）和响应（Response）是与客户端交互的核心。FastAPI提供了强大的工具来解析请求数据，并根据需要生成规范的响应。接下来我们来详细看下FastAPI的请求和响应。请求数据查询参数以下实例中我们定义了一个 /items/ 路由，接受两个查询参数 skip 和 

在FastAPI中，基本路由是定义API端点的关键。每个路由都映射到应用程序中的一个函数，用于处理特定的HTTP请求，并返回相应的响应。根路径路由创建FastAPI实例和根路径路由：实例from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root():  

创建并运行一个最简单的fastapi应用最简单的FastAPI文件可能像下面这样：fromfastapiimportFastAPIapp=FastAPI()@app.get("/")asyncdefroot():return{"message":"HelloWorld"}将期复制到main.py文件中，运行实时服务器：uvicornmain:app--reloadINFO:

题意：如何使用JavaScript的FetchAPI从FastAPI后端下载文件？问题背景：ThisismyFastAPI(python)code,whichreturnsa .ics file:这是我的FastAPI（Python）代码，它返回一个.ics文件：@app.get("/latLong/")asyncdefread_item(lat:float,long:float):mainF

FastAPI响应模型指南：从JSON数据定义到动态管理的实践本篇文章详细介绍了如何在FastAPI中使用响应模型，包括在路径操作函数中声明response_model、处理请求与响应数据不同时的场景，以及通过参数如response_model_exclude_unset来优化响应数据。文中还探讨了如何使用r

之前一直用NuturalReader阅读英文pdf，校准英文单词发音的准确性，无奈NuturalReader的LLM真人语音价格太贵了，一年要有110刀。实在肉疼。最近基于ManyiAPI聚合接口站：https://api.manyi88.top，ManyiAPI注册链接（注册优惠）可以直接调用openai的tts服务，就有了自己写个在线语音阅读pd

安装python这里我准备使用3.9版本的python进行学习，因为fast交互文档的原因，我将从原本使用的3.7版本升级到3.9版本，这里的原因稍后介绍安装fastapipipinstallfastapi安装ASGI服务器pipinstall"uvicorn[standard]"uvicon介绍可查看：https://blog.csdn.net/m0_59236602/a

最近想学习一类pythonweb开发框架，在前辈的推荐下，开始对fastapi进行学习。发现fastapi超好的官方指导文档，现记录自己的学习过程，希望自己能在学习中能有所收获和成长官方文档地址：https://fastapi.tiangolo.com/zh/特点根据官方文档的介绍，fastapi具备：高性能，易于学习，高效编码，生

FastAPI高级特性：依赖注入与应用模式目录

PythonWeb开发：FastAPI依赖注入与中间件应用目录

 Thisprojectdemonstrateshowtousesocket.iowithFastAPIandReacthttps://github.com/jrdeveloper124/socketio-app/tree/main YoucanuseWebSocketswithFastAPI.https://fastapi.tiangolo.com/advanced/websockets/https://stackoverflow.com/questions/7

[PythonAdvanced]学习笔记-Day4概览Date:2024-11-29TimeSpent:6hoursTopics:FastAPIDifficulty:⭐⭐⭐(1-5⭐)今日计划FastAPI框架入门修改MTtranslator为异步处理学

Intro最近得学FastAPI了，为了不弄乱环境，于是决定用Docker。Docker容器安装FastAPIDocker自己想办法装（首先拉取pyhton的镜像。为什么不拉FastAPI的镜像？因为后面可能会有别的需求。dockerpullpython:alpine然后，建一个工作目录方便后续工作。先简单的写一个FastAPI的应用

deepin23加入了ARM64支持，这里尝试将deepin系统刷入平板中，平常使用中，带个笔记本电脑有时候也会嫌比较麻烦，把Linux系统刷入平板中既满足了使用需要，又满足了轻便的需求。为什么不使用Termux？虽然Termux很方便，但是不想直接嵌套一层系统运行，希望能够获取更好的使用性能。

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