


FastAPI: Die beste Wahl für die schnelle API-Entwicklung mit Python
FastAPI: Die beste Wahl für die schnelle API-Entwicklung mit Python
Einführung:
In der modernen Softwareentwicklung ist der Aufbau stabiler und effizienter APIs ein sehr wichtiger Bestandteil. Die Wahl eines Frameworks, das schnell APIs erstellen kann, ist entscheidend für die Entwicklungseffizienz und Leistungsoptimierung des Projekts. In der Python-Welt ist FastAPI ein hoch angesehenes Framework, das eine prägnante Syntax und leistungsstarke Funktionen bietet und es Entwicklern ermöglicht, schnell leistungsstarke APIs zu erstellen.
FastAPI-Einführung:
FastAPI ist ein asynchrones Programmierframework, das auf Python 3.7+ basiert. Es verwendet die standardmäßige Python-Typhinweisfunktion (jsontype hinting), um die statische Typprüfung zu implementieren, und nutzt die in Python eingeführten Funktionen Asyncio, Wait und Async/ vollständig aus 3.7+. Warten Sie auf die Syntax. Dank der Async/Await-Syntax ist die Leistung von FastAPI hervorragend und mit Node.js vergleichbar. FastAPI verfügt außerdem über eine umfassende Dokumentation, die es Entwicklern ermöglicht, APIs einfach zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
Verwenden Sie ein Beispiel, um die Überlegenheit von FastAPI zu demonstrieren:
Angenommen, wir erstellen eine Filminformations-API und möchten anhand der Film-ID detaillierte Informationen zu einem Film erhalten. Zuerst müssen wir FastAPI installieren:
pip install fastapi
Dann können wir eine Datei namens main.py
erstellen und die erforderlichen Module und Bibliotheken importieren: main.py
的文件,并导入所需要的模块和库:
from fastapi import FastAPI # 创建 FastAPI 实例 app = FastAPI() # 创建 API 路由 @app.get("/movie/{movie_id}") async def get_movie(movie_id: int): # 查询电影信息的代码 movie_info = await get_movie_info(movie_id) return movie_info # 运行 FastAPI if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
在上述代码中,我们首先导入 FastAPI 模块,并创建一个 FastAPI 实例。然后,我们使用 @app.get
装饰器定义了一个 GET 请求的 API 路由,该路由可以接受一个 movie_id
参数。在路由处理函数中,我们使用 await
关键字来异步获取电影信息,并返回给客户端。
接下来,我们使用 uvicorn
库来运行 FastAPI 服务器。只需运行 python main.py
,即可启动服务器,并监听 127.0.0.1:8000
地址下的请求。
FastAPI 的特性:
- 高性能:FastAPI 基于 asyncio 构建,利用了 Python 3.7+ 提供的异步编程功能。它的处理速度非常快,可以与其他高性能框架媲美。
- 静态类型检查:FastAPI 使用 Python 类型提示(jsontype hinting)实现了静态类型检查,可以在编码阶段即可发现类型错误,避免在运行时发生错误。
- 自动生成文档:FastAPI 提供了一份强大的文档,能够自动生成接口文档。只需通过访问
/docs
或/redoc
路由,即可查看 API 的详细信息。 - 支持异步:FastAPI 充分利用 Python 的异步编程能力,使用
await
rrreee Im obigen Code importieren wir zuerst die FastAPI Modul und erstellen Sie eine FastAPI-Instanz. Anschließend definieren wir eine API-Route für GET-Anfragen mithilfe des - Als nächstes verwenden wir die
uvicorn
-Bibliothek, um den FastAPI-Server auszuführen. Führen Sie einfachpython main.py
aus, um den Server zu starten und auf Anfragen an der Adresse127.0.0.1:8000
zu warten. - Funktionen von FastAPI:
@app.get
-Dekorators, der einen movie_id
-Parameter akzeptieren kann. In der Routing-Verarbeitungsfunktion verwenden wir das Schlüsselwort await
, um Filminformationen asynchron abzurufen und an den Client zurückzugeben. Hohe Leistung: FastAPI basiert auf Asyncio und nutzt die asynchronen Programmierfunktionen von Python 3.7+. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist sehr hoch und mit anderen Hochleistungs-Frameworks vergleichbar.
/docs
oder /redoc
zugreifen. - Unterstützt asynchrone Aufgaben: FastAPI nutzt die asynchronen Programmierfunktionen von Python voll aus und verwendet das Schlüsselwort
await
, um asynchrone Aufgaben zu verarbeiten und die Effizienz zu verbessern. - Sicher und zuverlässig: FastAPI unterstützt tokenbasierte Authentifizierung, Datenüberprüfung, CORS (Cross-Domain Resource Sharing) und andere Sicherheitsfunktionen und bietet so starken Schutz für API-Entwickler.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFastAPI: Die beste Wahl für die schnelle API-Entwicklung mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Es gibt keine App, die alle XML -Dateien in PDFs umwandeln kann, da die XML -Struktur flexibel und vielfältig ist. Der Kern von XML zu PDF besteht darin, die Datenstruktur in ein Seitenlayout umzuwandeln, für das XML analysiert und PDF generiert werden muss. Zu den allgemeinen Methoden gehören das Parsen von XML mithilfe von Python -Bibliotheken wie ElementTree und das Generieren von PDFs unter Verwendung der ReportLab -Bibliothek. Für komplexe XML kann es erforderlich sein, XSLT -Transformationsstrukturen zu verwenden. Wenn Sie die Leistung optimieren, sollten Sie Multithread- oder Multiprozesse verwenden und die entsprechende Bibliothek auswählen.

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Eine Anwendung, die XML direkt in PDF konvertiert, kann nicht gefunden werden, da es sich um zwei grundlegend unterschiedliche Formate handelt. XML wird zum Speichern von Daten verwendet, während PDF zur Anzeige von Dokumenten verwendet wird. Um die Transformation abzuschließen, können Sie Programmiersprachen und Bibliotheken wie Python und ReportLab verwenden, um XML -Daten zu analysieren und PDF -Dokumente zu generieren.

Verwenden Sie die meisten Texteditoren, um XML -Dateien zu öffnen. Wenn Sie eine intuitivere Baumanzeige benötigen, können Sie einen XML -Editor verwenden, z. B. Sauerstoff XML -Editor oder XMLSPY. Wenn Sie XML -Daten in einem Programm verarbeiten, müssen Sie eine Programmiersprache (wie Python) und XML -Bibliotheken (z. B. XML.etree.elementtree) verwenden, um zu analysieren.
