前言 FastAPI 服务是通过 uvicorn 来提供的,日志都是 uvicorn 里配置的。...启动服务 当我们启动服务,服务接口的时候,看到的日志是没有显示时间格式的 from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/demo/")async...,来控制日志输出的格式 from fastapi import FastAPIfrom uvicorn.config import LOGGING_CONFIG LOGGING_CONFIG["formatters...访问 http 接口的日志通过修改”access”格式来控制 from fastapi import FastAPIfrom uvicorn.config import LOGGING_CONFIG LOGGING_CONFIG...LOGGING_CONFIG uvicorn_config.json 启动时导入配置文件 from fastapi import FastAPI app = FastAPI()@app.get("/
发送请求 POST请求 使用ApiPost接口测试工具来访问接口 定义多种请求格式 5.获取URL参数 main.py import uvicorn from fastapi import...(app) 8.自定义返回JSON信息 main.py import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import...(app) 8.自定义返回HTML main.py import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import...(app) 9.自定义返回文件 main.py import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import JSONResponse...10.自定义返回HTML页面 main.py import uvicorn from fastapi import FastAPI,Request from fastapi.templating
前言 前面一篇【FastAPI学习-29 uvicorn 使用 log_config 参数设置 logger 日志格式 】已经学会了配置uvicorn 的日志。...配置logger 参考上一篇篇【FastAPI学习-29 uvicorn 使用 log_config 参数设置 logger 日志格式 】,默认loggers配置了3个:uvicorn、uvicorn.error...重新访问就可以看到输出的日志格式与默认格式一样的了。 其它方法 还有个更简便的方法,直接从 uvicorn 导入 logger 实例, 这样就不用配置日志了。...from fastapi import FastAPIfrom uvicorn.server import logger app = FastAPI()@app.get("/demo/")async...") logger 的名称是”fastapi”,参考前面自定义的logger,需要在 log_config 参数里面配置,才有日志格式。
DIFY平台:自定义的接口要求复合OpenAI兼容API规范才能使用 vLLM、Ollama、Xinference等开源推理框架:接口均参照OpenAI兼容API规范 本文基于FastAPI简单实现了一个遵照...封装GLM-4V大模型服务接口 3.1 FastAPI 极简入门 搭建1个FastAPI服务依赖fastapi、pydantic、uvicorn三个库: 3.1.1 FastAPI FastAPI是一个现代...可以使用uvicorn运行这个应用,它是一个ASGI服务器,FastAPI是基于ASGI构建的 3.1.2 uvicorn uvicorn是一个ASGI(Asynchronous Server Gateway...以下是如何使用uvicorn运行一个FastAPI应用的步骤: 假设你有一个名为main.py的文件,其中包含你的FastAPI应用: from fastapi import FastAPI app...headers请求头:接口请求格式为JSON,采用json.dumps可以将字典型的data转换为json字符串,用于请求时采用json格式传输。
比如: import uvicorn from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo": "The ...HTTPException且返回新增自定义请求头 import uvicorn from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI()...自定义返回HTTPException 类似之前Bottle我们通过添加一个自定义的全局的错误,来统一的处理返回。...FastAPI其实也提供一个自定义错误的机制: 官方示例如下: import uvicorn from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses...覆盖FastAPI默认的异常处理 按官方文档说明就是,当请求包含无效的数据的时候,或参数提交异常错误的时候,会抛出RequestValidationError, 那其实我也可以通过上面的自定义异常的方式来覆盖重写我们的
对于如何接收和校验请求体,FastApi提供的形式是使用:from pydantic import BaseModel 示例如下: import uvicorn from fastapi import ...示例代码如: import uvicorn from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel app = FastAPI...import uvicorn from fastapi import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class...import uvicorn from fastapi import Body, FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class...比如: import uvicorn from fastapi import Body, FastAPI from pydantic import BaseModel, Field app = FastAPI
使用以下命令创建虚拟环境并激活它: python3 -m venv fastapi_env source fastapi_env/bin/activate 步骤2:安装 FastAPI 和 Uvicorn...安装 FastAPI 和 Uvicorn(一个支持 ASGI 的轻量级高性能 Web 服务器),使用以下命令: pip install fastapi uvicorn 注意:Uvicorn 是部署 FastAPI...运行 FastAPI 应用: uvicorn main:app --reload 解释:main:app 指定了要运行的文件(main.py)和应用实例(app),--reload 选项用于在代码更新时自动重启服务器...return {"username": user.username, "email": user.email} 技术点剖析: 数据模型:利用 Pydantic 定义用户数据模型,确保输入数据的格式和类型...Q2: 如何在 FastAPI 中使用中间件? A: FastAPI 支持中间件,您可以通过 @app.middleware("http") 装饰器来定义自定义中间件。
Uvicorn 的起源与特点Uvicorn 是由 Tom Christie 创建的,他也是 Starlette 和 FastAPI 框架的作者。...兼容性:Uvicorn 兼容 ASGI 标准,可以与任何遵循 ASGI 的 Python 异步框架一起工作,如 Starlette、FastAPI 等。...可以通过 pip 轻松安装:pip install uvicorn安装完成后,你需要一个 ASGI 应用程序。这里以 FastAPI 为例,因为它是 Uvicorn 的常用搭档。...在 FastAPI 应用程序的同一目录下,打开终端并运行以下命令:uvicorn main:app --reload这里的main是包含 FastAPI 应用的 Python 文件的名称(不包括.py扩展名...生命周期控制:Uvicorn 允许你在应用程序启动和关闭时执行自定义代码。中间件支持:Uvicorn 支持中间件,可以让你在请求处理流程中添加自定义逻辑。
第一种,就像写脚本那样记录日志 这一种方法最简单直接,平时写脚本的时候怎么记录日志,这里就怎么记录日志,通常就是先配置日志格式,然后在需要的地方 logger.info 一下: 配置日志: import...的日志 fastapi 其实是 uvicorn 驱动的,uvicorn 本身就会在终端输出信息: ❯ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8081 INFO:...第三种,配置 uvicorn 的日志 如果你是这种方法运行 FastApi: app = FastAPI() uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 那么可以在代码里配置...: [console] propagate: no root: level: DEBUG handlers: [console] 日志文件支持 .ini, .json, .yaml 格式...最后的话 本文分享了 FastAPI 配置日志的三种方法,后两种其实是 uvicorn 配置并记录日志的方法。
它的工作方式是,在 Python 的文档字符串内部使用 YAML 格式的描述来为每一个函数自动生成文档。它会生成 OpenAPI 的 schemas。...它启发了 Uvicorn 和 Starlette 的创建,后者在开放的基准方面比 Sanic 还要快。 启发 FastAPI 地方 找到一个拥有极端性能表现的方法。...它在声明中使用了自定义类型,而不仅是 Python 的标准类型,但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架,该自定义模式以 JSON 声明整个 API。...APIStar 是由 Tom Christie 创建的,他也创建了以下框架: Django REST框架 Starlette(FastAPI所基于的) Uvicorn(由 Starlette 和 FastAPI...只有 Uvicorn 超越了它,Uvicorn 不是框架,而是服务器。 Starlette 提供了所有基本的 Web 微框架功能。但是它不提供自动数据验证,序列化或API 文档。
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000) 请求重定向中间件 from fastapi import FastAPI from starlette.middleware.httpsredirect...3 自定义 Response 状态码 在一些特殊场景我们需要自己定义返回的状态码 from fastapi import FastAPI from starlette import status app...4 关于部署 部署 FastAPI 应用程序相对容易 Uvicorn FastAPI 文档推荐使用 Uvicorn 来部署应用( 其次是 hypercorn),Uvicorn 是一个基于 asyncio...开发的一个轻量级高效的 Web 服务器框架(仅支持 python 3.5.3 以上版本) 安装 pip install uvicorn 启动方式 uvicorn main:app --reload...Nginx 在 Uvicorn/Gunicorn + FastAPI 的基础上挂上一层 Nginx 服务,一个网站就可以上线了,事实上直接使用 Uvicorm 或 Gunicorn 也是没有问题的
安装 FastAPI: 使用下面的命令安装FastAPI pip install fastapi (FastAPI 依赖于 Starlette 和 Uvicorn。...如果需要手动安装 Starlette 和 Uvicorn,可以分别使用以下命令: pip install starlettepip install uvicorn 如果想一次性安装 FastAPI 及其所有插件...,可以使用以下命令: pip install fastapi[all] 如果想安装带有标准支持的 Uvicorn,可以使用以下命令: pip install "uvicorn[standard]" 二、...开发者可以查看每个路由操作的输入参数、输出格式和请求示例。Swagger UI 还支持直接在文档中进行 API 请求测试,方便开发者快速验证 API 的正确性。...数据验证:借助 Pydantic 提供强大的数据验证功能,自动验证请求数据的格式和类型。 依赖注入:支持依赖注入系统,使处理请求的逻辑更加模块化和可维护。
@app.post(" /object-to-json "),这个端点处理图像中对象的检测,并以JSON格式返回结果。它需要一个图像文件作为输入。.../model/best.pt ', source= ' local '):它从本地目录加载自定义yolov5模型。' custom '参数指定模型架构,' ....但是这里我们发现了一个新的命令 'uvicorn'. Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的非常快速的 ASGI 服务器。...Uvicorn 还支持 WebSocket 和 HTTP/2 等新特性,它符合 FastAPI 提倡的现代 Web 开发理念。...所以使用 Uvicorn 作为 FastAPI 的 Web 服务器是一个很好的选择。 作者:auliyafirdaus
以下的官网示例纯粹的演示看: import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel, EmailStr...通常再定义我们的API返回响应的时候,一般是返回固定JSON格式的,所以可以直接使用定义response_model为一个字典: import uvicorn from fastapi import ...FastAPI from typing import Dict app = FastAPI() @app.get("/keyword-weights/", response_model=Dict[str...运行我们的指定返回的status_code,如下示例: import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel...由于在路由中定死了状态码500,所以这里就是500 甚至还可以通过导入status来指定: import uvicorn from fastapi import FastAPI, status app
一、简介 FastAPI 是一个高性能 Web 框架,用于构建 API。...安装依赖 FastAPI - 是一个现代的,快速(高性能)python web框架 pip3 install fastapi uvicorn - 主要用于加载和提供应用程序的服务器. pip3 install... uvicorn Hello World main.py import uvicorn from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/...至于函数里的代码就很好理解了,定义了一个函数,然后return 了一个字典,表示接口被访问时默认会返回一个JSON格式的数据回去(当然也可以return别的数据格式,例如字符串、列表等)。...uvicorn.run(app='main:app', host="127.0.0.1", port=8000, reload=True, debug=True) 表示使用uvicorn启动当前目录下main.py
原始代码 from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn...from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn,time...response = await call_next(request) process_time = time.time() - start_time # X- 作为前缀代表专有自定义请求头...uvicorn,time app = FastAPI() # 为app增加接口处理耗时的响应头信息 @app.middleware("http") async def add_process_time_header...response = await call_next(request) process_time = time.time() - start_time # X- 作为前缀代表专有自定义请求头
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...read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} 三、运行接口服务 在命令行,执行下面的命令 uvicorn...main:app --reload 四、请求接口 运行成功后在浏览器打开http://127.0.0.1:8000 ,你将在一个JSON格式响应结果: {'hello':'world'} 再次在浏览器打开...q=somequery,你将在一个如下JSON格式响应结果: {'item_id':5,'q':'somequery'} 五、可视化API文档 现在在浏览器中打开http://127.0.0.1:8000
安装 FastAPI pip install fastapi # 将来需要将应用程序部署到生产环境可以安装 uvicorn 作为服务器 pip install uvicorn 最简单的代码栗子 from...World"} 运行 uvicorn 命令,启动服务器 进到 py 文件所属目录的命令行 uvicorn main:app --reload main:main.py 文件(一个 Python「模块...,作用是什么 JSON Schema OpenAPI 会为 API 定义 API Schema,一般会包括 API 发送和接收的数据的定义,比如:发送的数据的类型、是否必填 这些定义会以 JSON数据格式展示出来...就是 FastAPI 类的一个实例对象啦 重点:app 将是创建所有 API 的主要交互对象 要点:uvicorn 执行命令时也会用到 app uvicorn main:app --reload app...return {"message": "Hello World"} 那么用 uvicorn 运行命令时也需要换 uvicorn main:my_awesome_api --reload 第三步
FastAPI 正是建立在 Starlette 和 Uvicorn 的基础之上。 启发 FastAPI 地方:有一个自动 API 文档,Web 用户界面可供用户测试。...启发 FastAPI 地方: 拥有简单直观的API。 直接,直观地使用HTTP方法名称(操作)。 具有合理的默认值,功能强大的自定义。...启发 FastAPI 地方: 为API规范采用开放标准,而不是使用自定义架构。...它的工作方式是,在 Python 的文档字符串内部使用 YAML 格式的描述来为每一个函数自动生成文档。它会生成 OpenAPI 的 schemas。...它在声明中使用了自定义类型,而不仅是 Python 的标准类型,但这仍然是巨大的进步。 它也是第一个生成自定义模式的框架,该自定义模式以 JSON 声明整个 API。
{name}"} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run("quickstart.demo:app",reload...} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run("quickstart.demo:app",reload=True,port...": item_id} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run("quickstart.demo:app",reload...uvicorn.run("quickstart.demo:app",reload=True,port=8001) 2.2.3 路径参数顺序 from fastapi import FastAPI...Pydantic 模型作为路径参数,你可以指定参数的类型,并利用 Pydantic 的验证规则来确保传入的参数值符合预期的格式和约束。