FastAPI部署的股票市场预测模型（使用Prophet） 若要使用，请使用与以下请求类似的请求查询API， $卷曲--header“内容类型：application / json” -请求POST --data'{“ ticker”：“ MSFT”}' 股票代号的价值是您要对其进行库存预测的公司。

astapi-amis-admin是一个拥有高性能,高效率,易拓展的fastapi管理后台框架. 启发自Django-Admin,并且拥有不逊色于Django-Admin的强大功能. 关键特性 性能极高：基于FastAPI, 可享受FastAPI的全部优势。 效率更快：完善的编码类型提示, 代码可重用性更高. 支持异步和同步混合编写: ORM基于SQLModel+Sqlalchemy, 可自由定制数据库类型, 支持同步及异步模式, 可拓展性强. 前后端分离: 前端由Amis渲染, 后端接口由fastapi-amis-admin自动生成, 接口可重复利用. 可拓展性强: 后台页面支持Amis页面及普通html页面,开发者可以很方便的自由定制界面. 自动生成API文档: 由FastAPI自动生成接口文档,方便开发者调试,以及接口分享.

YOLO5目标检测的api接口

FastAPI 该存储库说明了如何使用FastAPI创建微服务 以下链接提供了完整的说明： #######创建Python虚拟环境并按如下所示安装所有依赖项###### 使用以下命令创建venv：python -m venv venvname 激活venv：venvname \ Scripts \ Activate 安装依赖项：pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行：uvicorn main：app --reload

Python-fastapi-机器学习网页部署.zip

FastAPI用户 即用型和可自定义的FastAPI用户管理 说明文件： 源代码： 快速向您的项目添加注册和身份验证系统。 FastAPI用户旨在尽可能地自定义和适应。 特征 可扩展的基本用户模型 即用型注册，登录，重设密码并验证电子邮件路由 即用型OAuth2流程 依赖可调用以将当前用户注入到路由中 可自定义的数据库后端 由于包含了SQLAlchemy异步后端 得益于包含了MongoDB异步后端 包括乌龟ORM后端 包含Ormar后端 多个可定制的身份验证后端 包含JWT身份验证后端 包含Cookie身份验证后端 完全的OpenAPI架构支持，甚至具有多个身份验证后端 贡献者和赞助者 :sparkles: :hot_beverage: 感谢这些很棒的人（表情符号键）： 弗朗索瓦·沃隆（FrançoisVoron） :construction: 保罗·迪娜（Paolo Dina） :dollar_banknote: :laptop: 德米特罗

FastAPI + MongoDB 使用FastAPI和MongoDB构建RESTful API的简单入门。 特征 Python FastAPI后端。 MongoDB数据库。 验证 部署方式 如何使用 克隆此存储库并在其中创建虚拟环境。 安装requirements.txt文件中列出的模块： pip3 install -r requirements.txt 要运行启动器： 首先，设置您的PYTHONPATH ： export PYTHONPATH=$PWD 下一个： python app/main.py 您还需要启动mongodb实例。 启动程序在地址上的端口8000上侦听。 部署到Vercel 当前，当通过异步驱动程序运行对MongoDB的请求时，vercel构建失败。 下一部分显示了如何部署到Heroku。 要部署到 ，请确保已安装vercel CLI工具并在

微服务，API网关，FastAPI身份验证，非阻塞I / O 此回购协议由考虑api网关方法的一堆小型微服务组成 预期微服务的数量是两个，但是考虑到服务不应该相互依赖以防止SPOF，还可以防止重复代码，因此我决定在api网关的前面放置一个对这两个服务都进行JWT身份验证的api网关， /祖尔 我们提供3种服务，包括网关。 只有网关可以通过内部网络（用户，订单）访问内部微服务 服务 网关：建立在FastAPI之上，简单的api网关，它的唯一职责是进行正确的路由，同时还要处理身份验证和授权 users（又名admin）：将用户信息保留在其自己的假db（文件系统）中。 可以通过该服务执行简单的CRUD操作。 还有另一个登录端点，但是客户端是从真实响应中抽象出来的。 因此，网关服务将处理登录响应并相应地生成jwt令牌。 订单：用户（预订-身份验证）可以创建和查看（订单-授权）订单。 跑步 检

streamlit-fastapi-model-serving 和描述了使用Streamlit和FastAPI进行ML模型服务的简单示例。 在开发用于机器学习模型的简单API时，同时具有供其他应用程序调用的后端（带有API文档）和供用户试用该功能的前端可能会很有用。 在此示例中，我们为后端服务使用FastAPI并为前端服务进行streamlit提供。 docker-compose协调两个服务并允许它们之间进行通信。 要在运行Docker和docker-compose的机器上运行示例，请运行： docker-compose build docker-compose up 要访问生成的服务的FastAPI文档，请使用Web浏览器访问 。 要访问简化的UI，请访问 。 可以通过以下方式检查日志： docker-compose logs 部署方式 要部署该应用程序，一种选择是在Her

使用FastAPI异步使用SQLAlchemy 该项目演示了SQLAlchemy 1.4与FastAPI的异步用法。 阅读文章： 。 安装 要运行该示例，请在fastapi_asyncalchemy/db/base.py更改DATABASE_URL 。 要安装项目： poetry install 要运行示例，我们需要输入虚拟环境： poetry shell 创建数据库表： python main.py 使用Uvicorn运行FastAPI： uvicorn main:app --reload 您可以从发送HTTP请求。 执照 作者： 许可证：MIT许可证（MIT）