FastHTML et Heroku
FastHTML : un chemin rapide vers le développement d'applications Web avec Python
Développer de nouvelles applications nécessite souvent de maîtriser de nombreux outils et frameworks. Pour les développeurs Python, s’aventurer dans HTML, CSS et JavaScript peut constituer un obstacle important. À l’inverse, les développeurs Web peuvent trouver les outils backend Python moins actuels ou moins compatibles avec leurs flux de travail JavaScript existants. FastHTML offre une solution, comblant le fossé entre ces deux communautés de développement.
FastHTML permet aux développeurs Python de créer des applications Web sans avoir besoin de JavaScript, rationalisant ainsi le processus de développement. Pour les développeurs Web, il fournit une méthode simple et rapide pour créer des applications Python, avec la possibilité d'étendre les fonctionnalités à l'aide de JavaScript si nécessaire.
Cet article démontre la rapidité et la facilité de création et de déploiement d'une application FastHTML à l'aide du didacticiel de génération d'images et d'Heroku.
Présentation de FastHTML
FastHTML est un framework Web moderne conçu pour créer des applications Web rapides et évolutives avec un minimum de code. Les principales fonctionnalités incluent :
- Puissance et expressivité : Capable de créer des applications Web sophistiquées et interactives.
- Conception rapide et légère : Réduit le volume de code et améliore l'efficacité du développement.
- Facilité d'utilisation : Une syntaxe simple et intuitive simplifie la création d'applications complexes.
FastHTML résout le problème des applications Web surchargées en mettant l'accent sur la simplicité, la beauté et la convivialité. Inspiré par la philosophie de conception de FastAPI, il vise à simplifier le développement frontend de la même manière que FastAPI simplifie la création d'API.
Simplicité et facilité d'utilisation : principes fondamentaux
FastHTML donne la priorité à la simplicité et à la facilité d'utilisation sans sacrifier l'évolutivité future. Il exploite des technologies de base telles que ASGI et HTMX pour y parvenir, offrant un démarrage rapide tout en permettant la croissance et l'expansion.
Développement rapide d'applications
Les tutoriels FastHTML proposent divers exemples d'application. Cet article se concentre sur le didacticiel Image Generation App, démontrant la création d'une application de synthèse texte-image à l'aide du modèle Pollinations. L'ensemble de l'application a été construit en moins de 60 lignes de code Python.
Voici une démonstration de l'application :
Cette application simple présente les capacités de FastHTML, notamment la soumission de formulaires, l'interaction avec une API externe et les indicateurs de chargement. L'intégralité de l'application est contenue dans un seul fichier Python :
from fastcore.parallel import threaded from fasthtml.common import * import os, uvicorn, requests, replicate from PIL import Image app = FastHTML(hdrs=(picolink,)) # Store our generations generations = [] folder = f"gens/" os.makedirs(folder, exist_ok=True) # Main page @app.get("/") def home(): inp = Input(id="new-prompt", name="prompt", placeholder="Enter a prompt") add = Form(Group(inp, Button("Generate")), hx_post="/", target_id='gen-list', hx_swap="afterbegin") gen_list = Div(id='gen-list') return
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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 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.
