So dockerisieren Sie FastAPI
Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie eine FastAPI-Anwendung dockerisieren und bereitstellen. Hier finden Sie eine optimierte Docker-Datei und Bereitstellungsanweisungen.
Docker-Datei:
FROM python:3.9 WORKDIR /code COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt COPY ./app /code/app CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "3000"]
.dockerignore
:
__pycache__ *.pyc *.pyo .venv venv dist build
Diese Docker-Datei verwendet ein Python 3.9-Basisimage, kopiert Anforderungen, installiert Abhängigkeiten, kopiert den Anwendungscode (der sich vermutlich in einem app
-Verzeichnis befindet) und startet die FastAPI-App auf Port 3000. Die .dockerignore
-Datei verhindert unnötiges Dateien werden nicht in das Bild aufgenommen.
Erstellen und ausführen:
So erstellen und lokal ausführen:
docker build -t fastapi-app . docker run -p 3000:3000 fastapi-app
Bereitstellung (mit Sliplane):
Sliplane vereinfacht den Einsatz. Erstellen Sie nach der Anmeldung (die ersten beiden Tage sind kostenlos!) einen neuen Dienst, indem Sie Ihr GitHub-Repository verbinden. Verwenden Sie die Standardeinstellungen und stellen Sie sie bereit. Auf Ihre FastAPI-App kann dann über eine Sliplane-Subdomain (normalerweise Ihr Dienstname) zugegriffen werden. Sliplane stellt bei jedem GitHub-Push automatisch Updates bereit.
Alternative Bereitstellungsplattformen:
Andere Plattformen wie Heroku, DigitalOcean oder AWS ECS unterstützen ebenfalls Docker-Bereitstellungen. Passen Sie den Bereitstellungsprozess entsprechend der Dokumentation Ihrer gewählten Plattform an.
Diese überarbeitete Version behält den ursprünglichen Inhalt und die Bildplatzierung bei und verbessert gleichzeitig Klarheit und Fluss. Denken Sie daran, Platzhalter wie app/main.py
durch Ihre tatsächlichen Dateipfade zu ersetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo dockerisieren Sie FastAPI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
