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使用Flask构建简单的Web应用

选择合适的Web框架Python有许多优秀的Web框架可供选择,其中最流行的包括Django、Flask和FastAPI。不同的框架适用于不同的场景,选择合适的框架是构建成功应用的第一步。...代码实例 - 使用FastAPI创建RESTful APIfrom fastapi import FastAPI​app = FastAPI()​@app.get("/")def read_root()...GraphQL APIGraphQL是一种强大的API查询语言,允许客户端灵活地请求所需的数据。使用Graphene等库,你可以在Python中轻松构建GraphQL API。...= Flask(__name__)class Query(graphene.ObjectType): hello = graphene.String(name=graphene.String(default_value...GraphQL API: 使用Graphene等库构建灵活的GraphQL API,提供更自由的数据查询。自动化测试与持续集成: 集成自动化测试和持续集成,确保代码稳定性和质量。

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我的GraphQL安全学习之旅

,python代码如下: from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy import os import graphene...但如果我要在浏览器实现只查询id=2的用户的信息是做不到,因为后端python代码里没有写,也就是说,只有代码里写了接口,定义了相应的schema,才能通过GraphQL查询出对应结果,所以并不是通过GraphQL...如果代码的数据库查询都是像我上面那样的规范操作,自然是不存在sql注入的。若查询返回数据的方式使用的是原生语句查询数据库,一旦用户参数未经安全过滤进入数据库,还是存在sql注入。...发现的ddos漏洞在黑盒层面无法判断是否和GraphqQL有直接的关系,漏洞很简单,在graphql的query请求当中,有一个limit参数,当我将参数调成一个超大数字时,网站就卡死宕机了,无法判断后端哪一层崩溃了...分析他的python源码可以得到这两个payload。

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    用 GraphQL 快速搭建服务端 API

    Python 的 GraphQL 库:Graphene Glow 的服务器语言是 Python 。所以我们就选用了比较出名的 Graphene-Python 。...开始在服务器端使用GraphQL 安装 Graphene-Python 可以通过 pip 安装,其在 pypi 上的包名为 graphene,目前大版本已经更新到了2.0,所以可以用如下命令安装: pip...2.1 定义非常直观,即使没有接触过 GraphQL 和 Graphene-Python 的读者想必也能明白这几行代码定义了些什么。...这是 Graphene-Python 默认的行为,我们可以用 snake_field = graphene.String(name='snake_field') 的方式来强制指定字段名。...个人经验是我会在开发过程中打开 SQLAlchemy engine 的 echo 属性,然后监控查询操作产生的每一句 SQL 语句,以了解实际产生的语句是否合理、是否产生了额外的数据库查询等。

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    Django,Flask ,FastAPI 怎么选?

    Python 领域,开发 Web 应用程序的三个主流框架是 Django,Flask 和 FastAPI。它们都非常优秀,但有各自的特点。...Django 通过提供针对联合 SQL 注入和跨站点请求伪造攻击的防御来提供安全性的访问。 Django 生态非常丰富,第三方类适配的类库也非常多,这意味着遇到问题时你并不孤单。...FastAPI FastAPI 是用于构建 Web API 的现代、开源、快速、高性能的 Web 框架,它基于Python 3.6+ 标准类型提示,支持异步,正如它的名字,FastAPI 就是为构建快速的...FastAPI 使使用称为 graphene-python 的 Python 库轻松构建 GraphQL API 。 快速、高性能。可以和 NodeJS 和 Go 相提并论。...毫无疑问,Python 网络生态系统中有 Django 要求的职位空缺更多,其次是 Flask,最后是 FastAPI,其数量要少得多,因此,如果你打算快速找到工作,那么 Django 应该是你的首选。

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    在 Quora 做机器学习「炼丹」是怎样的体验?

    日前,他们发出了该系列博客的第一篇——《使用 Alchemy 做特征工程》(「Feature Engineering at Quora with Alchemy」),作者为 Quora 的两位工程师 Kornél...各个团队的开发人员正在创建不同的系统来应对同一个技术挑战,并且无法跨多个应用程序重复利用特征。...为了让查询更加高效,我们采用了多个缓冲层(HBase 顶部的 Memcache 以及 Memcache 顶部的一个内存 LRU cache)。...而在 Python 中,代码很难在一个过程内实现并行。...将 Alchemy 写成一个单独的服务,我们就能够在存储器中存储大量反序列化的目标,从而巨大地减少数据检索的延迟(latency),然而这些在 web 应用程序代码中通常是无法实现的。

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    FastAPI + MCP 实战解析——从“没有 MCP 的混乱接入”到“工程级 AI 能力治理”

    请根据用户问题生成 SQL 查询。...“越权” 性能 全表扫描、慢 SQL 不可控 审计 无法回答“是谁让 AI 查的” 维护 逻辑分散在 Prompt 中 本质问题只有一句话:AI 被当成“人”,却拥有了“系统级权限”。...FastAPI 是一个基于 Python 的现代、快速(高性能)的 Web 框架,它具有许多优秀的特性,如快速开发、易于使用、高性能等。...然而,由于安全、兼容性等多方面的考量,AI 无法将 SQL 语句直接进行传递,从而避免可能出现的 SQL 注入等安全隐患以及因不同数据库对 SQL 语法支持差异而导致的兼容性问题。...绕过人工审批:绕过人工审批流程可能会导致决策的不严谨和不合理,无法对操作的风险和影响进行有效的评估和控制,容易引发一系列的问题,因此不建议这么做。

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    如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

    前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas,关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...主要的有Numpy、SQL alchemy、Matplot lib和openpyxl。 data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。...例如,SQL alchemy通过read_sql和to_sql函数使用;openpyxl和xlsx writer用于read_excel和to_excel函数。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过,像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口,并且知道如何正确使用这个接口。

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    学习FastAPI一些体会

    1.FastAPI简介: FastAPI 是一个基于 Python 3.7+ 的现代、高性能 Web 框架,专注于构建 RESTful API。...1.4安全性 FastAPI在设计上注重安全性,提供了一系列内置的安全特性,自动处理常见的安全问题,使得开发者能够更轻松地构建安全可靠的Web应用程序。...1.4.1 防止 SQL 注入 FastAPI使用Pydantic模型进行数据验证,并通过ORM(对象关系映射)框架(如SQLAlchemy)来处理数据库操作。...这种方式有效地防止了SQL注入攻击,因为FastAPI会自动转义和处理用户输入,确保安全的数据库查询。...通过支持异步请求处理,FastAPI能够轻松地处理大量并发请求,而无需阻塞整个应用程序。异步性能的提升对于处理I/O密集型任务、调用外部API或数据库查询等场景尤为显著。

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    Django全栈开发:架构解析与性能优化实战

    一、Django架构深度解析 1.1 核心组件工作原理 请求生命周期:从WSGI接口到中间件处理流程 ORM引擎:延迟查询机制与SQL优化技巧 模板系统:自定义标签与缓存模板加载器 1.2..._gte=timezone.now()-timedelta(days=30) ) 2.2 安全防护体系 CSRF防护:Ajax请求特殊处理 XSS防御:模板自动转义机制 SQL...注入:ORM参数化查询原理 速率限制:django-ratelimit配置 三、性能优化方案 3.1 数据库层优化 优化场景解决方案N+1查询问题select_related/prefetch_related...:3.9-slim RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends gcc python3-dev COPY..."config.wsgi"] 5.2 监控体系建设 Prometheus指标采集 ELK日志分析栈 Sentry错误追踪 健康检查端点设计 六、前沿技术整合 GraphQL:graphene-django

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    生产环境 6 个月终极 PK:FastAPI 和 Spring Boot,谁才是企业级项目的真神?

    :满屏都是注解以前要写XML配置,现在换成了Java配置(换汤不换药)学习曲线陡得像悬崖但一旦上手,开发逻辑会非常规整代码行数对比实现同一个“根据ID查询商品”功能:FastAPI(8行):展开代码语言...简单查询?两者半斤八两。...我们用fastapi-users+python-jose实现JWT认证,自己写限流逻辑,自己搭CSRF防护。功能是实现了,但很多边缘场景直接被我们忽略了。...机会成本我们花了3周时间调试FastAPI的异步Bug,而这些时间,本来可以用来开发新功能——这部分损失,根本无法用金钱衡量。我们真正学到的教训什么时候该用FastAPI?...六个月后,我们的技术栈变成了这样:核心业务API:继续用SpringBoot扛大旗,稳定可靠,省心省力数据分析仪表盘API:保留FastAPI版本,简单查询场景下,它依然很香我们不再为框架吵架,而是把精力放在了真正重要的事情上

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    基于实际开发的依赖服务雪崩排障经验分享

    :主服务响应时间陡增大量线程等待链路下游某一服务超时或崩溃某一瞬间 TPS 断崖式下跌二、真实案例背景我们遇到过一个典型问题:服务 A(订单服务)依赖服务 B(用户服务),服务 B 在高峰期因为某个慢查询挂死...当时的表现是:网关返回大量 504 超时;服务 A 的线程池打满,CPU 飙升;服务 B 的某个 MySQL 查询执行时间 > 5s;Elasticsearch 还原日志时,链路耗时图如瀑布一样倾斜。...精准定位 工具一:链路追踪(Jaeger)# FastAPI 集成 Jaeger 示例from fastapi import FastAPIfrom opentelemetry.instrumentation.fastapi...工具二:SQL 慢日志分析查看用户服务日志:SELECT * FROM user_table WHERE last_login_time SQL 未命中索引,在并发高时数据库锁表...使用缓存策略(如Redis)缓存基础用户信息,避免频繁打到DB✅ 第三阶段:防御性改进 加入 熔断器(如 Netflix Hystrix、Python pybreaker)防止连锁调用 Prometheus

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    从 0 到 1:2026 年 Python 全栈开发学习路线,保姆级教程

    》(2025 版) 代码示例:简单的 FastAPI 接口 # 需先安装:pip install fastapi uvicorn(2025 稳定版) from fastapi import FastAPI...from pydantic import BaseModel # 创建 FastAPI 应用实例 app = FastAPI(title="2025 Python 全栈示例", version="1.0...全栈主流用 SQLite(本地测试)、PostgreSQL(生产环境),配合 SQLAlchemy(ORM 框架,不用写原生 SQL 也能操作数据库)。...SQLAlchemy 官方文档(中文版)、菜鸟教程 SQL 基础 工具:DBeaver(数据库可视化工具,免费) 代码示例:SQLAlchemy 操作 SQLite 的 CRUD # 需先安装:pip...总结 2025 年 Python 全栈学习核心路径为:基础语法 → Web 后端(FastAPI)→ 前端(Vue 3 + Axios)→ 数据库(SQLAlchemy)→ 实战 → 部署(Docker

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    FastAPI-数据库和ORM(一)

    FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快,具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具,即 ORM(对象关系映射)。...ORM 是一种编程模式,它将数据库中的数据转换为 Python 中的对象,并允许开发者使用 Python 代码直接访问数据库,而无需编写 SQL 查询。...SQLAlchemy SQLAlchemy 是一个广泛使用的 Python ORM 框架,它提供了许多用于管理数据库的工具。它支持多种数据库引擎,并提供灵活的查询语言和完整的事务支持。...会话是一个可以执行多个查询的单个数据库连接。...中使用 SQLAlchemy 进行 CRUD 操作与使用原生 SQL 相同。

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    FastAPI 学习之路(七)

    FastAPI 系列文章: FastAPI 学习之路(一) FastAPI 学习之路(二) FastAPI 学习之路(三) FastAPI 学习之路(四)使用pydantic模型做请求体...FastAPI 学习之路(五) FastAPI 学习之路(六) 前言 我们之前分享的是查询参数,字符串的校验。...正文 与使用 Query 为查询参数声明更多的校验和元数据的方式相同,你也可以使用 Path 为路径参数声明相同类型的校验和元数据。...我们看下如何来实现‍ from fastapi import FastAPI, Path, Query app = FastAPI() @app.get("/items/{id}") def read_items...对于必需参数,我们没有顺序要求,但是有默认值的参数必须放在没有默认值的后面,不然python会报错。我们可以代码去演示下如下图: 如果我们想对参数排序怎么做呢,很简单。

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