Libérer Flama
Nous sommes de retour d'une pause estivale bien méritée et relaxante, et nous sommes prêts à lancer l'automne avec une nouvelle version de Flama. Ouais, vous avez bien lu, nous sortons Flama 1.7 ?
Cette version est importante, avec de nouvelles fonctionnalités qui vous faciliteront grandement la vie lors du développement et de la production de vos API ML. Les principaux points forts de cette version sont :
Prise en charge de Python 3.12 : Flama prend désormais en charge Python 3.12, vous pouvez donc profiter de toutes les nouvelles fonctionnalités et améliorations fournies avec la dernière version de Python.
Prise en charge de la conception pilotée par domaine (DDD) : Flama est désormais livré avec une prise en charge intégrée de la conception pilotée par domaine avec un nouveau module nommé ddd. DDD est une approche puissante qui vous aide à gérer la complexité des projets du monde réel, en particulier lorsqu'il s'agit d'une logique métier complexe et de modèles de données complexes. En se concentrant sur le domaine métier, DDD garantit que votre base de code reste alignée sur les besoins de l'entreprise, ce qui facilite sa maintenance, son extension et son évolution au fil du temps. Le nouveau module ddd est livré avec les éléments de base essentiels pour que vous puissiez démarrer à toute vitesse. Pour une compréhension plus approfondie de DDD, vous pouvez consulter le livre Architecture Patterns with Python de Harry Percival et Bob Gregory.
Prise en charge de l'authentification : Dans cette version, nous avons ajouté la prise en charge de l'authentification dans Flama. Vous pouvez désormais sécuriser vos points de terminaison d'API avec une authentification basée sur des jetons sur les en-têtes ou les cookies. Cela vous aidera à protéger vos données et à garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à votre API, la rendant plus sécurisée et fiable en quelques étapes simples.
Pour mieux présenter ces nouvelles fonctionnalités, nous publierons quelques articles supplémentaires avec des exemples très détaillés qui vous guideront tout au long du processus d'utilisation de DDD et d'authentification avec Flama.
Restez à l'écoute pour plus de mises à jour et bon codage ! ?
Références
- Documentation Flama
- Dépôt Flama GitHub
- Pack Flama PyPI
À propos des auteurs
- Vortico : Nous sommes spécialisés dans le développement de logiciels pour aider les entreprises à améliorer et à étendre leurs capacités en matière d'IA et de technologie.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
