FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，它采用异步 I/O 和类型注解等现代 Python 特性，可以快速开发高性能的 Web 应用程序。...然而，即使 FastAPI 的性能很高，我们也需要对其进行性能测试以确保其在高负载下的表现。...在本文中，我们将介绍如何使用 FastAPI 进行性能测试，并提供一些示例以帮助您了解如何测试您的应用程序的性能。...根据您的应用程序的负载情况和性能需求，您可以调整这些参数。使用 wrk 进行基准测试wrk 是另一个基准测试工具，它也可以模拟多个并发请求以测量应用程序的性能。...根据您的应用程序的负载情况和性能需求，您可以调整这些参数。
import Union from fastapi import FastAPI, Query app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items...import FastAPI, Path from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): # 检查项，...1.5 请求文件UploadFile https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/request-files/ from fastapi import FastAPI...将其作为「中间件」添加到你的 FastAPI 应用中。...from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware app = FastAPI() origins
前些日子看见有人介绍FastAPI，了解了一下，就是自己喜欢的模样，趁着团队在做框架选型，顺便把在新项目的接口上尝试了一下。...FastAPI官方文档：https://fastapi.tiangolo.com/ 安装及简单入门就不介绍了，自己看文档。...接口文件 ---- 接口文件main.py: from fastapi import FastAPI from image_utils.convert import base64_pil, pil_base64...算法工程师只需要实现具体的功能，如seal_extract实现的是印章提取，可以独立实现，外部使用FastAPI进行包装，相互解耦： IT工程师：使用FastAPI实现接口，定义好输入输出格式，其实算法工程师完全可以自己实现也不难...FastAPI在启动的时候可以指定一些基础信息，如页面标题，描述，版本等，而每个接口还可以指定summary。
. ├── app │ ├── __init__.py │ └── main.py ├── Dockerfile └── requirements.txt FastAPI 应用程序 main.py...代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root...可根据可用的 CPU 内核设置工作进程的数量 它具有合理的默认值，但仍然可以使用环境变量或配置文件更新所有配置 此镜像上的进程数是根据可用的 CPU 内核自动计算的，它将尝试从 CPU 中榨取尽可能多的性能...由于进程数取决于容器运行的 CPU，消耗的内存量也将取决于此 因此，如果应用程序消耗大量内存（例如使用机器学习模型），并且服务器有很多 CPU 内核但内存很少，容器最终可能会使用比可用内存更多的内存，这会大大降低性能...（甚至崩溃） 官方栗子 FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9 COPY .
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...更多关于fastapi的内容，请查看下面的网站。 https://fastapi.tiangolo.com
fastapi官网文档链接 创建一个main.py文件, 我这个是添加了蓝图， 关键字： from fastapi import FastAPI from text import demo from...from sql_conf import models, database models.Base.metadata.create_all(bind=database.engine) app = FastAPI...-*- coding: utf-8 -*- # Eamil: 1922878025@qq.com # @Author: Wyc # @Time: 3:25 下午 import jwt from fastapi...import HTTPException, Security, status from fastapi.security import HTTPAuthorizationCredentials, HTTPBasic...import FastAPI, Body, status, APIRouter from pydantic import BaseModel from fastapi.responses import
关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。...Starlette 用于构建 Web 部件：Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架和工具包，特别适合用来构建高性能的 asyncio 服务....pip install fastapi[all] -i https://pypi.douban.com/simple/ FastAPI案例 创建一个main.py： from fastapi import...from fastapi import FastAPI app = FastAPI() fake_demo_db = [{"demo_name": "Foo"}, {"demo_name": "Bar...from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/demo/{demo_id}")
FastAPI是一个用于构建API的现代、高性能Python web框架。它使用标准的Python类型提示来支持数据自动验证和API文档自动生成。...FastAPI与其他Python框架的不同之处在于，它基于ASGI而非WSGI，支持异步代码。...FastAPI还使用Python 3.6+的类型提示来声明参数、请求体、响应模型等，而其他框架需要额外的库或插件来实现数据验证和序列化。...下面使用FastAPI来写一个示例代码，提供访问google关键词的web服务，需要做以下几个步骤： 导入FastAPI和其他需要的库，如requests。 创建一个FastAPI实例。...代码如下： from fastapi import FastAPI, Query import requests from bs4 import BeautifulSoup import urllib.parse
本文主要介绍一下FastAPI是什么，多数内容摘自官网：https://fastapi.tiangolo.com/zh/ FastAPI是什么 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速...（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.6+ 并基于标准的 Python 类型提示。...关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。...通过 FastAPI 你可以获得所有 Starlette 的特性 ( FastAPI 就像加强版的 Starlette )： 令人惊叹的性能。...为什么要学FastAPI 最重要就是python香啊，用python能做很多数据处理，然后python的web框架也很多，但是像FastAPI这样灵活简洁的还是极少的。
异步请求处理在 FastAPI 中，我们可以使用 async def 来定义异步请求处理函数。这样，我们就可以在请求处理函数中执行异步操作，例如发送异步 HTTP 请求、读写文件等。...下面是一个简单的示例：from fastapi import FastAPIimport httpxapp = FastAPI()@app.get("/")async def index(): async...使用异步编程可以显著提高数据库访问的性能和可伸缩性。在 FastAPI 中，我们可以使用异步的方式连接和访问数据库。
有个 socket.io 的fastapi-socketio官方库，该库依赖传统的 python-socketio 库 环境准备 pip install fastapi-socketio fastapi...服务端代码demo from fastapi import FastAPI from fastapi_socketio import SocketManager import uvicorn app...= FastAPI() socket_manager = SocketManager(app=app, mount_location="/ws") @socket_manager.on('connect...Socket.IO or Engine.IO protocols (further occurrences of this error will be logged with level INFO) 说明fastapi-socketio
FastAPI 内置了 Pydantic，可以方便地使用 Pydantic 操作请求和响应的数据。...下面是一个使用 FastAPI 和 Pydantic 的示例：from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI...另外，FastAPI 还提供了一些常用的 Pydantic 扩展，包括：fastapi-utils：提供了一些常用的请求和响应处理函数。fastapi-pagination：提供了分页处理的功能。...fastapi-jwt-auth：提供了 JWT 认证的功能。fastapi-mail：提供了邮件发送的功能。fastapi-cors：提供了跨域资源共享的支持。
FastAPI 提供了与 SQLAlchemy 的集成，可以方便地使用 SQLAlchemy ORM 操作数据库。...下面是一个使用 FastAPI 和 SQLAlchemy 的示例：from fastapi import FastAPIfrom sqlalchemy.orm import Sessionfrom sqlalchemy.../test.db"engine = create_engine(SQLALCHEMY_DATABASE_URL)Base = declarative_base()app = FastAPI()@app.on_event
背景 创建 FastAPI 路径操作函数时，通常可以从中返回任何数据：字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下，FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为...JSON 字符串 然后，FastAPI 会将与 JSON 兼容的数据（例如 dict）放在 JSONResponse 中，然后将 JSONResponse 返回给客户端 总结：默认情况下，FastAPI...import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse...from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): id: str name: str...是自动帮忙做了转换的 等价写法如下 from fastapi.encoders import jsonable_encoder @app.post("/item") async def get_item
今天我们就用非常简单的 FastApi 请求拦截例子来深入理解请求拦截。...原始代码 from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn...需求 1 假设我们现在需要向 response 中增加一个参数来告诉客户端我们这个请求处理所花费的时间，我们可以使用 FastApi 的中间件来实现。...from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse import uvicorn,time...from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse,RedirectResponse import
FastAPI 不仅以其高性能和易用性著称，还凭借其先进的设计理念为开发者提供了一种全新的 API 构建体验。1. 什么是 FastAPI？...FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，基于标准的 Python 类型提示构建。...FastAPI 的核心特性 性能卓越：FastAPI 的性能与 Node.js 和 Go 相媲美，在 Python 框架中表现出色。...异步任务和后台任务：FastAPI 原生支持异步任务，使其在处理高并发请求时更加高效。 结语FastAPI 是一个功能强大且现代化的 Python Web 框架，特别适合需要高性能和快速开发的项目。...如果你正在寻找一个性能卓越且易于使用的 Python 框架，不妨尝试一下 FastAPI。
路径参数 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id...): return {"item_id": item_id} 其中{item_id}就为路径参数 运行以上程序当访问 ：http://127.0.0.1:8000/items/fastapi时候...将会看到如下响应： {"item_id":"fastapi"} 有类型的路径参数 可以使用标准的 Python 类型标注为函数中的路径参数声明类型。...from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id:
://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/9/26 8:53 下午 # file: 31_metadata.py """ import uvicorn from fastapi...import FastAPI description = """ ChimichangApp API helps you do awesome stuff. ## Items You can *...be able to: * **Create users** (_not implemented_). * **Read users** (_not implemented_). """ app = FastAPI...import FastAPI app = FastAPI(openapi_url="/api/v1/openapi.json") @app.get("/items/") async def read_items...import FastAPI app = FastAPI(docs_url="/documentation", redoc_url="/redo") @app.get("/items/") async
通过同样的方式，你可以将它们的默认值设置为 None 来声明可选查询参数： 例如 q: Union[str, None] = None, 如果不设置成默认值的话就会变成必填选项 多个路径和查询参数 FastAPI
'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'anon': '100/day', 'user': '1000/day' } } 这里分享一下 FastAPI...限流的 3 个方法： 1、slowapi[2] slowapi 是有人根据 flask-limiter 改写的，计数器默认保存在内存中，具体用法如下： from fastapi import FastAPI...from slowapi.util import get_remote_address limiter = Limiter(key_func=get_remote_address) app = FastAPI...[3] 需要一个 redis 来保存计数器： import aioredis import uvicorn from fastapi import Depends, FastAPI from fastapi_limiter...import FastAPILimiter from fastapi_limiter.depends import RateLimiter app = FastAPI() @app.on_event
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