


Comment transformer rapidement votre code Python en API
En ce qui concerne le développement d'API, vous pouvez penser à Django REST Framework, Flask et FastAPI. Oui, ils peuvent être utilisés pour écrire des API. Cependant, le framework partagé aujourd'hui peut vous permettre de convertir plus rapidement les fonctions existantes en API. Sanic.
Introduction à Sanic
Sanic[1], est un serveur Web Python3.7+ et un framework Web conçus pour améliorer les performances. Il permet l'utilisation de la syntaxe async/await ajoutée dans Python 3.5, qui peut efficacement éviter le blocage et améliorer la vitesse de réponse. Sanic s'engage à fournir une méthode simple et rapide qui intègre la création et le démarrage pour implémenter un service HTTP facile à modifier et à développer. Sanic dispose de fonctions prêtes à l'emploi qui peuvent être utilisées pour écrire, déployer et étendre la production. application Web de niveau supérieur. Actuellement, il compte 16,3 000 étoiles sur Github et bénéficie d'un vaste soutien communautaire.
Possède les fonctionnalités suivantes :
- Serveur Web extrêmement rapide intégré
- Prêt pour la production
- Extrêmement évolutif
- Support ASGI
- Conception d'API simple et intuitive
- Garantie communautaire
- Comment convertir rapidement du code existant en API
Voyons maintenant comment convertir le code en API. Supposons qu'il y ait deux fonctions déjà écrites dans Functions.py :
import datetime def get_datetime(): return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") def sum_x_y(x, y): return x + y
Pour convertir en API, écrivez simplement un autre sanic_app.py:
from sanic import Sanic, json from functions import get_datetime, sum_x_y app = Sanic("CodeToAPI") HOST = "localhost" PORT = 8000 @app.route("/getdatetime") async def getdatetime(request): return json({"now": get_datetime()}) @app.get('/sumxy') async def sumxy(request): parameters = request.args result = sum_x_y(int(parameters['x'][0]), int(parameters['y'][0])) return json({'result': result}) if __name__ == "__main__": app.run(host=HOST, port=PORT, debug=False)
Ensuite, il vous suffit de le faire. pour exécuter python sanic_app.py pour démarrer le service API :
D'après les résultats d'exécution, nous pouvons savoir que sanic s'exécute déjà en mode environnement de production, ce qui est différent des autres frameworks Web, qui ont un serveur de développement. Et précisez que c'est uniquement pour le développement. La situation avec Sanic est exactement le contraire. Le serveur intégré peut être utilisé directement dans des environnements de production.
Vous pouvez utiliser curl pour tester l'interface :
❯ curl "http://localhost:8000/getdatetime" {"now":"2022-07-25 06:34:25"}%❯ curl "http://localhost:8000/sumxy?x=12&y=34" {"result":46}%
Si vous utilisez post et utilisez json pour passer des paramètres, c'est aussi simple :
@app.post('/sumxy') async def sumxy(request): parameters = request.json print(parameters) result = sum_x_y(int(parameters['x']), int(parameters['y'])) return json({'result': result})
curl est testé comme ceci :
❯ curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/sumxy' -H "Content-Type: application/json" -d '{"x":10,"y":20}' {"result":30}%
Déployé dans d'autres
Sanic En plus de son propre serveur (la plupart Il est recommandé d'apporter votre propre serveur pour la production), qui est également compatible avec ASGI. Cela signifie que vous pouvez utiliser votre serveur ASGI préféré pour exécuter Sanic. Il existe désormais trois serveurs ASGI grand public, Daphné, Uvicorn (c'est ce qu'utilise FastAPI) et Hypercorn.
Peut également être déployé sur Gunicorn :
gunicorn myapp:app --bind 0.0.0.0:1337 --worker-class sanic.worker.GunicornWorker
Traitement des fichiers statiques et enregistrement des journaux d'accès aux demandes. Si vous souhaitez obtenir de meilleures performances, vous pouvez envisager d'utiliser Nginx comme proxy et laisser Nginx traiter les journaux d'accès et les fichiers statiques de cette façon. plus rapide que le traitement en Python.
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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

La structure du fichier de la base de données Oracle comprend: Fichier de données: stockage des données réelles. Fichier de contrôle: enregistrer les informations de la structure de la base de données. Remarquer les fichiers journaux: enregistrer les opérations de transaction pour garantir la cohérence des données. Fichier de paramètres: contient des paramètres d'exécution de la base de données pour optimiser les performances. Fichier journal des archives: sauvegarde du fichier journal pour la reprise après sinistre.

La connexion de la base de données Oracle implique non seulement le nom d'utilisateur et le mot de passe, mais également les chaînes de connexion (y compris les informations du serveur et les informations d'identification) et les méthodes d'authentification. Il prend en charge SQL * Plus et les connecteurs de langage de programmation et fournit des options d'authentification telles que le nom d'utilisateur et le mot de passe, Kerberos et LDAP. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chaîne de connexion et le nom d'utilisateur / mots de passe non valide, tandis que les meilleures pratiques se concentrent sur la mise en commun des connexions, les requêtes paramétrées, l'indexation et la gestion des informations d'identification de sécurité.

Cet article expliquera comment améliorer les performances du site Web en analysant les journaux Apache dans le système Debian. 1. Bases de l'analyse du journal APACH LOG enregistre les informations détaillées de toutes les demandes HTTP, y compris l'adresse IP, l'horodatage, l'URL de la demande, la méthode HTTP et le code de réponse. Dans Debian Systems, ces journaux sont généralement situés dans les répertoires /var/log/apache2/access.log et /var/log/apache2/error.log. Comprendre la structure du journal est la première étape d'une analyse efficace. 2.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

La cachette de la base de données Oracle sur le lecteur C: Registre: Utilisez l'éditeur de registre pour rechercher "Oracle" pour trouver des informations, y compris le chemin d'installation, le nom du service, etc. Système de fichiers: les fichiers Oracle sont dispersés dans plusieurs emplacements dans le lecteur C, y compris le répertoire domestique, les fichiers système, les fichiers temporaires, etc. Action minutieuse: lorsque vous désinstallez Oracle, vous devez non seulement supprimer des fichiers, mais aussi nettoyer le registre et les services. Il est recommandé d'utiliser l'outil de désinstallation officiel ou de demander de l'aide professionnelle. Gestion de l'espace: optimiser l'espace disque pour éviter d'installer Oracle sur le lecteur C; Nettoyer régulièrement des fichiers temporaires

La comparaison entre Laravel et Python dans l'environnement de développement et l'écosystème est la suivante: 1. L'environnement de développement de Laravel est simple, seul PHP et compositeur sont nécessaires. Il fournit une riche gamme de packages d'extension tels que Laravelforge, mais la maintenance des forfaits d'extension peut ne pas être opportun. 2. L'environnement de développement de Python est également simple, seuls Python et PIP sont nécessaires. L'écosystème est énorme et couvre plusieurs champs, mais la gestion de la version et de la dépendance peut être complexe.

PHP et Python ont chacun leurs propres avantages et choisissent en fonction des exigences du projet. 1.Php convient au développement Web, en particulier pour le développement rapide et la maintenance des sites Web. 2. Python convient à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle, avec syntaxe concise et adaptée aux débutants.
