Python进阶---FastAPI框架

简介: Python进阶---FastAPI框架

一、FastAPI框架

1. 什么是FastAPI

FastAPI是一个现代的,快速(高性能)python web框架. 基于标准的python类型提示,使用python3.6+构建API的Web框架.

简单讲FastAPI就是把做web开发所需的相关代码全部简化, 我们不需要自己实现各种复杂的代码, 例如多任务,路由装饰器等等. 只需要调用FastAPI提供给我们的函数, 一调用就可以实现之前需要很多复杂代码才能实现的功能.

FastAPI的特点


· 性能快:高性能,可以和NodeJS和Go相提并论

· 快速开发:开发功能速度提高约200%至300%

· 更少的Bug:

· Fewer bugs: 减少40%开发人员容易引发的错误

· 直观:完美的编辑支持

· 简单: 易于使用和学习,减少阅读文档的时间

· 代码简洁:很大程度上减少代码重复。每个参数可以声明多个功能,减少bug的发生

· 标准化:基于并完全兼容API的开发标准:OpenAPI(以前称为Swagger)和JSON Schema

搭建环境


python环境:Python 3.6+

fastapi安装


安装方式1:


安装fastapi

pip install fastapi

如果用于生产,那么你还需要一个ASGI服务器,如Uvicorn或Hypercorn

pip install uvicorn

安装方式2 :


1) 选择File->Settings


2)选择对应项目的Project Interpreter -> 选择pygame(可以输入pygame进行搜索,节省时间) -> install package按钮 -> 等待项目安装pygame 包完成(可能需要几分钟到十几分钟)-> 返回后如果有pygame package信息,则说明项目配置成功


2. FastAPI的基本使用

功能需求:


搭建服务器

返回html页面

基本步骤:


导入模块

创建FastAPI框架对象

通过@app路由装饰器收发数据

运行服务器

代码实现:

# 导入FastAPI模块
from fastapi import FastAPI
# 导入响应报文Response模块
from fastapi import Response
# 导入服务器uvicorn模块
import uvicorn
 
# 创建FastAPI框架对象
app = FastAPI()
 
 
# 通过@app路由装饰器收发数据
# @app.get(参数) : 按照get方式接受请求数据
# 请求资源的 url 路径
@app.get("/index.html")
def main():
    with open("source/html/index.html") as f:
        data = f.read()
    # return 返回响应数据
    # Response(content=data, media_type="text/html"
    # 参数1: 响应数据
    # 参数2: 数据格式
    return Response(content=data, media_type="text/html")
 
 
# 运行服务器
# 参数1: 框架对象
# 参数2: IP地址
# 参数3: 端口号
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

3. 通过FastAPI访问多个指定网页

  • 路由装饰器的作用:
  • 实际上通过路由装饰器我们就可以让一个网页应一个函数, 也就可以实现访问指定网页了.
# 导入FastAPI模块
from fastapi import FastAPI
# 导入响应报文Response模块
from fastapi import Response
# 导入服务器uvicorn模块
import uvicorn
 
# 创建FastAPI框架对象
app = FastAPI()
 
 
# 通过@app路由装饰器收发数据
# @app.get(参数) : 按照get方式接受请求数据
# 请求资源的 url 路径
@app.get("/index1.html")
def main():
    with open("source/html/index1.html") as f:
        data = f.read()
    # return 返回响应数据
    # Response(content=data, media_type="text/html"
    # 参数1: 响应数据
    # 参数2: 数据格式
    return Response(content=data, media_type="text/html")
 
 
@app.get("/index2.html")
def main():
    with open("source/html/index2.html") as f:
        data = f.read()
    # return 返回响应数据
    # Response(content=data, media_type="text/html"
    # 参数1: 响应数据
    # 参数2: 数据格式
    return Response(content=data, media_type="text/html")
 
 
# 运行服务器
# 参数1: 框架对象
# 参数2: IP地址
# 参数3: 端口号
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
331 1
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
274 0
|
2月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
432 0
|
2月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
178 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
165 0
|
4月前
|
API 数据安全/隐私保护 Python
拼多多批量上架软件, 电商一键上货发布工具,python电商框架分享
多线程批量上传架构,支持并发处理商品数据 完整的拼多多API签名和token管理机制
|
5月前
|
前端开发 数据安全/隐私保护 Python
虚拟物流单号生成器, 虚拟快递单号假物流信息, 虚拟快递单号在线生成【python框架】
这个虚拟物流单号生成系统包含以下功能:支持多种主流快递公司的单号生成
|
5月前
|
消息中间件 存储 API
抖音私信协议软件,抖音群发私信的工具,抖音自动私信插件【python框架】
这个框架包含配置管理、消息队列、API客户端和主程序四个主要模块。配置管理负责存储账号信息和设置
|
5月前
|
数据采集 API 调度
Python爬虫框架对比:Scrapy vs Requests在API调用中的应用
本文对比了 Python 中 Scrapy 与 Requests 两大爬虫框架在 API 调用中的差异,涵盖架构设计、调用模式、性能优化及适用场景,并提供实战建议,助力开发者根据项目需求选择合适工具。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多