


Structure de répertoires pour créer un système de stock à l'aide de FastAPI
Cette structure sépare les préoccupations, ce qui facilite la gestion à mesure que le projet évolue.
stock-system/ │ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── main.py # Entry point of the FastAPI app │ ├── api/ # API related code (routers) │ │ ├── __init__.py │ │ ├── products.py # Routes related to products │ │ ├── inventory.py # Routes related to inventory management │ │ ├── sales.py # Routes related to sales and orders │ │ └── users.py # Routes related to user management │ │ │ ├── core/ # Core settings and configurations │ │ ├── __init__.py │ │ ├── config.py # Configuration settings (DB, API keys, etc.) │ │ └── security.py # Authentication, Authorization, and Security utilities │ │ │ ├── crud/ # CRUD operations for database interactions │ │ ├── __init__.py │ │ ├── crud_product.py # CRUD operations related to products │ │ ├── crud_inventory.py # CRUD operations related to inventory │ │ ├── crud_sales.py # CRUD operations related to sales │ │ └── crud_user.py # CRUD operations related to users │ │ │ ├── db/ # Database-related modules │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # SQLAlchemy base for models │ │ ├── session.py # Database session creation │ │ └── models/ # SQLAlchemy models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product model │ │ ├── inventory.py # Inventory model │ │ ├── sales.py # Sales/Orders model │ │ └── user.py # User model │ │ │ ├── schemas/ # Pydantic schemas for request/response models │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product.py # Product-related schemas │ │ ├── inventory.py # Inventory-related schemas │ │ ├── sales.py # Sales-related schemas │ │ └── user.py # User-related schemas │ │ │ ├── services/ # Additional business logic/services │ │ ├── __init__.py │ │ ├── product_service.py # Logic related to products │ │ ├── inventory_service.py # Logic related to inventory │ │ ├── sales_service.py # Logic related to sales │ │ └── user_service.py # Logic related to users │ │ │ └── utils/ # Utility functions/helpers │ ├── __init__.py │ ├── dependencies.py # Common dependencies for routes │ └── helpers.py # Miscellaneous helper functions │ ├── tests/ # Test cases │ ├── __init__.py │ ├── test_products.py # Tests related to products │ ├── test_inventory.py # Tests related to inventory │ ├── test_sales.py # Tests related to sales/orders │ └── test_users.py # Tests related to users │ ├── alembic/ # Database migrations using Alembic (if needed) │ ├── versions/ # Directory for migration scripts │ └── env.py # Alembic environment configuration │ ├── Dockerfile # Dockerfile for containerizing the application ├── .env # Environment variables file (for secrets and config) ├── .gitignore # Files and directories to ignore in git ├── pyproject.toml # Dependencies and project metadata (or requirements.txt) ├── README.md # Documentation of the project └── uvicorn_config.py # Configuration for running the FastAPI app with Uvicorn
Répertoires et fichiers clés :
- app/main.py : Le point d'entrée de l'application FastAPI. Il lance l'application, inclut les routeurs et d'autres configurations.
- api/ : contient des définitions d'itinéraire pour divers aspects du système de stock (produits, inventaire, ventes, utilisateurs).
- db/ : inclut les modèles SQLAlchemy, la configuration de la session de base de données et les fichiers associés.
- crud/ : gère l'interaction entre la base de données et l'API via des opérations CRUD.
- schemas/ : définit les modèles Pydantic utilisés pour la validation et la sérialisation des données de demande et de réponse.
- services/ : contient la logique métier pour diverses fonctionnalités du système.
- tests/ : contient des tests unitaires et des tests d'intégration pour garantir la fonctionnalité.
- alembic/ : Si vous utilisez Alembic pour les migrations de bases de données, c'est ici que iront les fichiers de migration.
Cette structure est flexible et évolutive pour un système de stock, favorisant la séparation des préoccupations, des tests et une maintenance plus faciles.
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.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.

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 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 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
