我使用的是python3.8版本，当然你也可以>=python3.9版本但是后面语言模型都要有相应调整。下面我都是按照python3.8版本安装的。...首先我们得安装anaconda3,cuda11.8.0和cudnn8.9.7这些都是比较简单安装本文教程略过。...如果您是安装cuda11.x版本spacy您可以使用 pip install spacy[cuda11x]==3.7.5 如果您是安装cuda12.x版本spacy您可以使用 pip install spacy...以英语和汉语为例，下载模型的命令如下： 英语模型： spacy download en_core_web_sm 或者 python -m spacy download en_core_web_sm 汉语模型...下面是简单使用案例： 属性总结 属性1.分词 spacy在导入nlp语料时已经默认变成token 属性2.分句 使用doc.sents 属性3.打印词性 使用token.pos_ 属性4.命名体识别 使用
spaCy Layout：使用spaCy处理PDF、Word文档等该插件与Docling集成，将PDF、Word文档和其他输入格式的结构化处理引入spaCy管道。...pip install spacy-layout使用方法初始化spaCyLayout预处理器后，可调用文档路径将其转换为结构化数据。生成的Doc对象包含布局跨度，映射到原始文本并暴露各种属性。.../file.spacy")API参考数据和扩展属性属性类型描述Doc._.layoutDocLayout文档的布局特征Doc._.pageslist[tuplePageLayout, listSpan]...（像素）widthfloat边界框宽度（像素）heightfloat边界框高度（像素）page_noint跨度所在的页码示例代码使用matplotlib可视化页面和边界框import pypdfium2...spaCy处理文档nlp = spacy.blank("en")layout = spaCyLayout(nlp)doc = layout(DOCUMENT_PATH)# 获取第3页布局和部分page
这条推文是否包含此人的位置？ 本文介绍如何使用NLTK和SpaCy构建命名实体识别器，以在原始文本中识别事物的名称，例如人员、组织或位置。...使用函数nltk.ne_chunk（），我们可以使用分类器识别命名实体，分类器添加类别标签（如PERSON，ORGANIZATION和GPE）。...SpaCy SpaCy的命名实体识别已经在OntoNotes 5语料库上进行了训练，它支持以下实体类型： ?...() 我们使用同样的句子。...使用spaCy的内置displaCy可视化工具，以下是上述句子及其依赖关系： displacy.render（nlp（str（sentences [20]）），style='dep'，jupyter=
使用spaCy检测编程语言的NLP评估方法在这个视频系列中，数据科学讲师Vincent Warmerdam开始使用spaCy——一个用于Python自然语言处理的开源库。...他的任务是构建一个系统，用于自动检测大量文本中的编程语言。主要内容自定义Jupyter代码展示了如何使用自定义Jupyter代码来实现编程语言检测功能。...混淆矩阵分析深入讲解了混淆矩阵的概念和应用，帮助理解模型在不同编程语言类别上的表现。F1分数计算解释了F1分数作为精确率和召回率调和平均值的意义，以及其在模型评估中的重要性。...实际案例以Ruby on Rails为例，展示了模型在实际编程语言检测任务中的表现。技术要点该视频重点介绍了如何评估基于spaCy构建的编程语言检测系统，涵盖了从基础指标到高级分析工具的完整评估流程。...通过实际代码演示和理论讲解相结合的方式，帮助观众全面理解自然语言处理模型的评估方法。
译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI 导读】：本文介绍了如何使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化，欢迎大家转发、留言。...) 在Python中使用NLTK，spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化 介绍 多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒，我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到。...这些是你需要在代码，框架和项目中加入的基本NLP技术。 我们将讨论如何使用一些非常流行的NLP库(NLTK，spaCy，Gensim和TextBlob)删除停用词并在Python中执行文本标准化。...删除停用词的不同方法 使用NLTK 使用spaCy 使用Gensim 文本标准化简介 什么是词干化和词形还原?...执行词干化和词形还原的方法 使用NLTK 使用spaCy 使用TextBlob 什么是停用词? 在任何自然语言中停用词是最常用的词。
示例代码 from __future__ import annotations import datetime import json import uuid import uvicorn from fastapi...import FastAPI, HTTPException, Request, Response app = FastAPI() @app.get('/') async def handler_func...print('handler begin') return {'message': 'Hello World', 'unique_id': uuid.uuid4().hex} """ 使用...@app.middleware('http') 装饰器是一种添加中间件的方法，这种中间件会在每个 HTTP 请求和响应的处理过程中被调用 这里的 'http' 参数指定了中间件的类型 在 FastAPI...（以及其底层的 Starlette 框架）中，'http' 是目前唯一支持的中间件类型，它用于处理 HTTP 层面的请求和响应 """ @app.middleware('http') async def
劣势： 内存消耗：对于大文件，将整个文件内容加载到内存中可能会导致显著的内存消耗。...multipart/form-data' \ -F 'file=@test.mp4;type=application/octet-stream' 优势： 内存效率：UploadFile 使用了...“磁盘存储”，对于大文件，它不会将所有内容一次性加载到内存中，而是将文件存储在磁盘上的临时位置，这有助于减少内存消耗 更多功能：UploadFile 提供了一些额外的方法和属性，如 save...()、read()、write()、filename、content_type 等，这些可以帮助你更灵活地处理上传的文件 劣势： 稍微复杂：与直接使用字节数据相比，使用 UploadFile..._512() # 计算 SHA3-512 h_sha512 = hashlib.sha512() # 计算 SHA512 read_data_count = 0 # 已读取的文件字节数
在FastAPI中使用Cookie 示例代码 服务器向客户端写入Cookie数据 @app.get("/async_set_cookie") async def set_cookie_to_client...Swagger 文档进行测试时无法正常执行，这应该是文档的测试 case 生成有问题： Issue 使用 Curl 正确执行： Request 参数与显式的 Path、Query、Body、Cookie...、Header 参数的使用场景划分 FastAPI's Path, Query, Body, Cookie, and Header parameters are generally preferred...推荐使用显式的 Path、Query、Body、Cookie、Header 参数的原因 Type safety: FastAPI performs type checking and conversion...适合使用 Request 的场景 Summary When you need to access raw request data.
Header()的使用@app.get("/async")async def async_root(user_agent: Annotated[str | None, Header()] = None)...Header 的区别Cookie 和 HTTP Header 都是用于在客户端和服务器之间传递信息的机制，但它们在用途、格式和工作方式上有一些重要的区别。...User-Agent: 指定发起请求的客户端软件信息。3. 存储位置Cookie:存储在客户端的浏览器中。浏览器会自动管理 Cookie 的存储和发送。...总结Cookie 是一种特定的机制，用于在客户端存储状态信息，通常用于会话管理和用户跟踪。HTTP Header 是一种通用的机制，用于在请求和响应中传递元数据和控制信息。...理解这两者的区别有助于更好地设计和实现 Web 应用程序的状态管理和数据传输。
所以在过去几年中，FastAPI 使用率持续走高，从 2021 年的 14% 快速上升到 2023 年的 25% FastAPI 简介 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的...专为使用 Python 构建 API 而设计，并且 FastAPI 还拥有强大的 API 文档，以及一系列额外功能和优势提升开发效率。 关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能。...简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。...在下一章，我们会详细描述一下 FastAPI 两大组件 扩展 FastAPI 和 ASGI服务器 FastAPI是一个基于Python的现代Web框架，它使用ASGI（Asynchronous Server...ASGI服务器能够处理并发请求和非阻塞I/O操作，以提供更好的性能和可伸缩性。 FastAPI基于异步协程编程模型，使用async和await关键字来编写异步视图函数。
FastAPI 的依赖注入 FastAPI 有一个非常强大但直观的依赖注入系统 它被设计为非常易于使用，并且使任何开发人员都可以非常轻松地将其他组件与 FastAPI 集成 什么是依赖注入 在编程中，...为保证代码成功运行，先导入或声明其所需要的【依赖】，如子函数、数据库连接等等 它和钩子函数非常相似 依赖注入有什么作用 业务逻辑复用的场景使用，可以减少重复代码 共享数据库连接 强制执行安全性、身份验证...、角色管理等 其他使用场景 FastAPI 的兼容性 依赖注入系统的简单性使得 FastAPI 兼容： 所有的关系型数据库 NoSQL 数据库 第三方的包和 API 认证、授权系统 响应数据注入系统 依赖注入的简单栗子...Body()、Query() 的使用方式一样 注意：填写依赖项的时候不需要加 ()，只写函数名就行 ，且填写的依赖项必须是一个函数 Depends(common_parameters) 当请求 /items...async 可以在非 async 路径操作函数中使用 async 的依赖项 也可以在 async 路径操作函数中使用非 async 的依赖项 FastAPI 知道要怎么处理 # 非 async 依赖项
在下面的文章中，将了解如何以快速简便的方式开始使用spaCy。它对NLP领域的初学者爱好者特别有用，并提供逐步说明和明亮的例子。...spaCy是一个NLP框架，由Explosion AI于2015年2月发布。它被认为是世界上最快的。易于使用并具有使用神经网络的能力是其他优点。...这是spaCy词典中“man”的单词vector： [-1.7310e-01, 2.0663e-01, 1.6543e-02, ....., -7.3803e-02] spaCy的单词向量的长度是300...当两个不相关的物体如汽车与香蕉相比时，相似性相当低。当检查西红柿和香蕉的相似性时，观察到它高于汽车与香蕉的相似性，但低于西红柿对黄瓜和苹果对香蕉的反映现实。 步骤9：国王=女王+（男人 - 女人）？...结论 本文的目的是对spaCy框架进行简单而简要的介绍，并展示一些简单的NLP应用程序示例。希望这是有益的。可以在设计精良且信息丰富的网站中找到详细信息和大量示例。
这两天我的LanAPI那个项目没怎么关心，昨天去看文档的时候发现加载不出了。...刚好今天在FastAPI交流群看到了解决方案 demo.zip大小：322.2K 已经过安全软件检测无毒，请您放心下载。
FastAPI的路径操作函数，可以使用async def定义： from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI...FastAPI并不要求所有的路径操作函数，都必须定义为async，假如你要实时访问某些三方库，可以简单的使用def就行，不用加上await： @app.get('/') def results():...results = some_library() return results 但是无论你是否使用async，FastAPI都将异步工作，以达到"Fast"的运行速度。...async和await 异步并发使用async和await来实现。...而对于其他函数，FastAPI则不会管，def就是同步调用，立马返回结果。 现在回过头来看前面的那句话：但是无论你是否使用async，FastAPI都将异步工作，以达到"Fast"的运行速度。
前言 我们之前分享如何获取当前用户，本次我们分享使用密码和Bearer 正文 OAuth2 规定在使用（我们打算用的）「password 流程」时，客户端/用户必须将 username...和 password 字段作为表单数据发送。...我们写一个登录接口，默认返回token和token_type from fastapi import FastAPI, Depends,status,HTTPException from pydantic...# 永远不要保存明文密码，因此，我们将使用（伪）哈希密码系统。 # 如果密码不匹配，我们将返回同一个错误。...代码中的： UserInDB(**user_dict) 表示： 直接将 user_dict 的键和值作为关键字参数传递，等同于： UserInDB( username
前言 我们之前分享分享使用密码和Bearer 正文 既然我们已经有了所有的安全流程，就让我们来使用 JWT 令牌和安全哈希密码让应用程序真正地安全。...三、我们看下如何使用，以及思路 创建一个工具函数以哈希来自用户的密码。...创建一个生成新的访问令牌的工具函数。 get_current_user使用的是 JWT 令牌解码，接收到的令牌，对其进行校验，然后返回当前用户。 如果令牌无效，立即返回一个 HTTP 错误。...使用令牌的过期时间创建一个 timedelta 对象。 创建一个真实的 JWT 访问令牌并返回它。...这样就完成了：使用（哈希）密码和 JWT Bearer 令牌的 OAuth2。
fastapi-amis-admin 快速搭建后台管理系统的步骤 fastapi-amis-admin 是一款高性能、高效且易于扩展的 FastAPI 管理框架；它受到 django-admin 的启发...Python3.7，如果安装了低版本，需要先更新版本 2、基础使用 这里以 sqlite 和 mysql 为例 sqlite：保存在本地 mysql：连接远程数据库 首先，创建一个 AdminSite...对象，指定数据库连接信息 然后，创建数据模型对象（继承于 SQLModel）映射数据库中的某张表，定义表名及表字段，配置到后台管理（继承于 ModelAdmin）中去 PS：如果数据库中已经存在表，就直接使用...；如果不存在，就创建一张新的表 接着，创建一个 FastAPI 应用，使用 AdminSite 对象进行挂载 最后，在初始化事件方法中初始化数据库表 from fastapi import FastAPI...FastAPI-User-Auth 项目地址： https://github.com/amisadmin/fastapi-user-auth FastAPI-User-Auth 是一个简单而强大的 FastAPI
使用FastAPI可以非常快速的构建出一套高性能的api服务。下面通过实战演示一下： fastapi目前仅支持python 3.6+以上版本。...一、安装fastapi和uvicorn pip install fastapi pip install uvicorn 二、新建一个main.py文件，编写如下代码 from fastapi import...FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items...你可以在这个可视化的接口页面，完成接口的测试。在浏览器打开http://127.0.0.1:8000/redoc，将会看到另外一种风格接口文档页面。更多关于fastapi的内容，请查看下面的网站。...https://fastapi.tiangolo.com
背景 假设在某个域中拥有后端 API（127.0.0.1:8080） 并且在另一个域或同一域的不同路径（或移动应用程序）中有一个前端（127.0.0.1:8081） 并且希望有一种方法让前端使用用户名和密码与后端进行身份验证...可以使用 OAuth2 通过 FastAPI 来构建它，通过 FastAPI 提供的工具来处理安全性 OAuth2 的授权模式 授权码授权模式 Authorization Code Grant 隐式授权模式...token 到客户端 客户端存储 token，在后续发送请求携带该 token，就能通过身份验证了 FastAPI 中使用 OAuth2 的简单栗子 import uvicorn from fastapi...但在这种情况下，同一个 FastAPI 应用程序将同时处理 API 和身份验证 前端请求 /items 的之前要先进行身份验证，也就是用户名和密码，这个验证的路径就是 tokenUrl，是相对路径，POST...和验证方式并不安全，下一篇中将介绍 JWT token
前言 有多个模型，且请求/响应需要声明多个模型的时候，可以根据不同使用场景结合 typing 库里面的 Union、List 来达到目的 Union 作用 联合类型，详细教程 使用 Union 时，建议首先包含具体的类型...，然后是不太具体的类型 实际代码 #!...www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/9/22 8:28 上午 # file: 19_extra models.py """ import uvicorn from fastapi...import FastAPI from typing import Optional, Union, List, Dict from pydantic import BaseModel, EmailStr...app = FastAPI() class BaseItem(BaseModel): description: str type: str class CarItem(BaseItem
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