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。
本文详解FastAPI的核心特性、项目实战和部署方案，打造现代化的Python后端服务。前言PythonWeb框架那么多，为什么选FastAPI？...性能最强：基于Starlette，性能媲美Node.js和Go类型提示：Python类型注解，IDE智能提示自动文档：Swagger/ReDoc自动生成异步支持：原生async/await今天来全面学习...FastAPI。...一、FastAPI简介1.1对比其他框架框架性能异步类型提示自动文档FastAPI⭐⭐⭐⭐⭐✅✅✅Flask⭐⭐⭐❌❌❌Django⭐⭐⚠️❌❌Tornado⭐⭐⭐⭐✅❌❌1.2核心特性展开代码语言：TXTAI...代码解释1.高性能-基于Starlette（ASGI）-性能接近Node.js/Go2.开发效率-自动数据验证（Pydantic）-自动API文档-IDE智能补全3.标准化-OpenAPI规范-JSONSchema-OAuth2
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。
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
深入解读 FastAPI：现代、高性能的 Python Web 框架 FastAPI 是基于 Python 的现代 Web 框架，以其高性能、易用性和自动生成的交互式 API 文档而备受关注。...什么是 FastAPI？ FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，基于 Python 3.7+ 构建，依赖于 Starlette（用于网络框架核心）和 Pydantic（用于数据校验）。...1.1 FastAPI 的主要特点 高性能：性能接近 Node.js 和 Go，基于异步支持（asyncio）。 易用性：开发者体验极佳，支持类型提示。...pip install fastapi uvicorn 2.2 构建第一个 FastAPI 应用 创建文件 main.py： from fastapi import FastAPI app = FastAPI...示例： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items/") async def create_item(name: str
. ├── 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 .
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。
我在最近的一个数据仪表板项目中遇到了性能瓶颈：当多个用户同时请求包含大量实时数据的报表时，API响应时间显著增加，有时甚至达到5-6秒。...问题场景与分析项目使用FastAPI框架和SQLAlchemy ORM，核心问题出现在以下方面：同步数据库操作阻塞事件循环重复的依赖项计算和数据库查询缺乏适当的缓存策略优化实践与具体操作1....，API性能得到显著提升：场景优化前响应时间优化后响应时间提升幅度单用户获取报表1200ms350ms70%10并发用户请求5600ms800ms85%高峰时期吞吐量12 req/s68 req/s467%...异步编程模式需要开发者改变同步思维的惯式，但带来的性能提升是值得投入的。...进一步阅读建议：FastAPI官方文档中的依赖注入高级用法任何IO的任务组和 nursery 概念SQLAlchemy 1.4+ 的异步API最佳实践这些优化策略虽然针对FastAPI，但其背后的原理和思路可以应用到任何异步
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
设置描述信息from __future__ import annotationsimport uuidimport uvicornfrom fastapi import FastAPIdescription...= """这是我的FastAPI描述信息 # 一级标题这是一级标题下的 **内容**.## 这是二级标题description 参数中可以使用 markdown 语法，比如设置列表:* **Create...app = FastAPI( title = "FastAPI Metadata 元数据设置", description = description, summary = "总结信息"...127.0.0.1', port = 18081)设置接口文档与文档 URLfrom __future__ import annotationsimport uuidimport uvicornfrom fastapi...docs", "url": "https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html", }, },]app = FastAPI
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。
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
但 FastAPI 自 2018 年发布以来迅速崛起，其魅力在于： 极致的性能：基于 Starlette（异步 Web 框架）和 Pydantic（数据验证），性能媲美 Go 和 Node.js...uvicorn[standard] 二、5 分钟创建你的第一个 API 创建 main.py： from fastapi import FastAPI app = FastAPI( title...proxy_set_header Connection "upgrade"; } # 启用Gzip压缩 gzip on; gzip_types application/json; } 十、性能优化技巧...响应缓存策略 from fastapi_cache import FastAPICache from fastapi_cache.backends.redis import RedisBackend from...性能基准：比 Flask 快 3 倍以上，接近 Node.js/Go 的性能 开发体验：自动文档、类型提示、编辑器自动补全大幅提升效率 现代化特性：原生异步支持、WebSocket、后台任务
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
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
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