使用FastAPI构建数据科学应用程序 Packt发布使用FastAPI构建数据科学应用程序

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微信 微通讯服务 :incoming_envelope: 主页： : 文档： : 安装 :warning: 警告：当前任何人都可以访问所有仪表板链接。 任何人都可能看到敏感信息。 在获取 Deta 项目密钥 让你的谷歌密码或生成应用密码（如显示，如果你正在使用双因素身份验证） 克隆这个仓库 在与存储库相同的目录中创建具有以下格式的 .env 文件 DETA_PROJECT_KEY=YOURDETATOKEN SMTP_PASSWORD=YOURGOOGLEPASSWORD SMTP_USERNAME=YOURGMAILADDRESS SMTP_SERVER=smtp.gmail.com SMTP_PORT=465 使用pip install -r requirements.txt安装所有 Python 依赖项（确保pip -v返回高于 3.x 的版本 - 如果不使用pip3 install -r requirements.tx

Fastapi邮件 fastapi-mail简单轻便的邮件系统，发送电子邮件和附件（个人&&批量发送） :hammer: 安装 $ pip install fastapi-mail 文档： 主要功能是： 使用FastApi或使用asyncio模块发送电子邮件 使用FastApi后台任务管理发送电子邮件 从表单数据发送文件或从服务器发送文件 使用Jinja2 HTML模板 电子邮件实用程序（实用程序允许您检查临时电子邮件地址，您可以阻止任何电子邮件或域） email utils有两个可用的类DefaultChecker和WhoIsXmlApi 使用FastapiMail进行单元测试 有关更多信息 指导 from fastapi import FastAPI , BackgroundTasks , UploadFile , File , Form from starlette . respon

FastAPI Todo应用程序 这是使用FastAPI制作的待办事项应用程序的基本API。您可以与此一起使用任何前端框架。我在此项目中使用SQLite。其他数据库也可以轻松使用。有关如何将其他数据库与FastAPI一起使用的更多信息，内容。 API端点： 获取数据库中存在的所有待办事项，在以下端点上发送获取请求： http://127.0.0.1:8000/todos 要在数据库中发布待办事项，请在以下端点上发送发布请求： http://127.0.0.1:8000/todos 要将特定待办事项更新为已完成/待处理，请在以下端点上发送放置请求： http://127.0.0.1:8000/todos/ 有关更多详细信息，请参阅 。它将为您提供自动生成的非常详细的文档。

一个以python异步web框架fastApi编写的后端项目，支持使用pycharm进行debug调试，使用在云服务器部署后用gunicorn启动4worker。然后使用postman进行压测，iterations: 8000 delay: 0ms，程序依旧正常，且没有继续往上测试了。有兴趣的童鞋可以测试后在评论区告知其的并发

FastAPI模板pipenv和包括芹菜捆绑 安装： pipenv install 跑步： 要启动Rabbitmq，Redis，芹菜花，请运行： docker-compose up 然后启动主应用程序，运行： pipenv run python main.py 依赖项描述： 您可以检查Pipfile FastAPI框架（用于构建API的Web框架）中的依赖项列表。 功能：高性能，简约，可验证大多数数据类型，自动Swagger / Redoc文档，异步支持Uvicorn-ASGI服务器实现，使用uvloop和httptools Celery-分布式任务队列Pydantic-使用Python类型提示Redis进行数据验证和设置管理-在-内存数据结构存储 Python 3.8

将芹菜与FastAPI结合使用 该存储库使用FastAPI实现的第二个示例。 快速开始 使用docker-compose运行 只需一行命令docker-compose up -d即可启动redis，Fastapi服务器，flower和我们的worker。 然后只需转到尝试我们的应用程序即可！ 并通过通过花监视芹菜任务的执行！ 在没有docker的情况下运行 克隆此存储库。 启动本地Redis服务器。 启动芹菜工人： 在Linux OS上： celery -A celery_app worker --loglevel=info 在Windows操作系统上： celery -A celery_app worker --pool=solo --loglevel=info 启动芹菜花进行监视。 celery -A main.celery_app flower 启动Fastapi W

yolov5-fastapi-demo 这是一个演示的FastAPI应用程序，允许用户上传图像，使用预先训练的YOLOv5模型执行推理以及接收JSON格式的结果。 此存储库还包括Jinja2 HTML模板，因此您可以通过Web浏览器（位于localhost：8000）访问此界面。 要求 安装了所有require.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7（根据 ）。 要安装运行： pip install -r requirements.txt 推理 您可以使用python server.py或uvicorn server:app --reload初始化服务器 您可以通过以下几种方法测试服务器： 使用client.py这是使用请求库将一批图像和模型名称上载到localhost:8000/detect/并接收JSON推理结果的基本示例。 在网络浏览器

Fastapi+vue物业收费管理系统（vant ui手机端+Element ui PC端）