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。
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。
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
. ├── 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
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
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
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
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
在 FastAPI 中，请求体（Request Body）是通过请求发送的数据，通常用于传递客户端提交的信息。FastAPI 使得处理请求体变得非常容易。 请求体是客户端发送给 API 的数据。...具体代码例如： from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class...description: Union[str, None] = None price: float tax: Union[float, None] = None app = FastAPI...FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。...from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel
'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
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
://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
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
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:
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