Python の Web 開発フレームワークを開始する方法を段階的に説明します。
Web開発フレームワークというと、私は普段FlaskとDjangoを使っていますが、Flaskは軽量な開発フレームワークで、APIインターフェースを書くのにとても便利なのですが、FastAPIフレームワークは今回紹介するモジュールもPython開発者の間で評判が良いので、始める前にpipコマンドで使用するモジュールをインストールする必要があります。
pip install fastapi
ASGI サーバーは uvicorn を使用できるため、同様です。
pip install uvicorn
HelloWorld
まず、Flask フレームワークを使用して HelloWorld を作成してみます。コードは次のとおりです:
from flask import Flask, request import json app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'hello world' if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8889)
エディターで使用される開発ツールは Pycharm です。このスクリプトを実行すると、次の結果がポップアップ表示されます。
次に、ブラウザにポップアップ URL を入力してページにアクセスすると、以下のような「hello world」を含むページが表示されます。
コードのロジックから、app = Flask(__name__) は Flask プログラム インスタンスを作成します。ブラウザに URL を入力して Web サーバーにリクエストを送信します。サーバーは URL を Flask プログラム インスタンスに転送するため、URL と Python 関数の間のマッピング関係が保存されるように、URL リクエストごとにコードのどの部分を開始する必要があるかを知る必要があります。上記 2 つの関係を処理するために使用されるプログラム インスタンス app.route デコレータを実現します。最後の app.run() を実行してサービスを開始します。0.0.0.0 はすべてのアドレスをリッスンすることを意味し、指定されたポート番号は 8889 です。それでは、対応する FastAPI バージョンの「HelloWorld」がどのようなものかを見てみましょう。次のように:
from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import PlainTextResponse, HTMLResponse, FileResponse import uvicorn app = FastAPI() @app.get("/", response_class=PlainTextResponse) async def hello(): ## async可加可不加,这个随意 return "Hello World!" @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} if __name__ == '__main__': uvicorn.run('fast_api_1:app', host='0.0.0.0', port=8000)
このコードも実行します。FastAPI のデフォルトのリスニング アドレスは 127.0.0.1 で、指定されたポート番号は 8000 なので、http://127.0.0.1:8000/ と入力します。結果は以下のようになります 表示:
文字列が返されるので、response_classにPlainTextResponseを記入し、ブラウザに http://127.0 と入力することもできます。 :8000/items/5?q=somequery、結果は次のようになります:
乱数を返します
私たちは上記の "Hello World" にいます。これに基づいて、乱数を返す操作など、さらにいくつかのケースを書いてみましょう。Flask フレームワークのコードは次のとおりです:
@app.route('/random-number') def random_number(): return str(random.randrange(100))
以下に示すように、ブラウザで結果をテストしてみましょう:
FastAPI フレームワークのコードも非常に似ています。
@app.get('/random-number', response_class=PlainTextResponse) async def random_number(): return str(random.randrange(100))
すべて文字で構成されているかどうかを判定
次に見てみましょう、GETリクエストを送信する際に、URLリクエストパラメータのいずれかが文字で構成されているかどうかを判定します。 Flask フレームワークのコードは次のとおりです:
@app.route('/alpha', methods=['GET']) def alpha(): text = request.args.get('text', '') result = {'text': text, 'is_alpha' : text.isalpha()} return jsonify(result)
以下に示すように、ブラウザで結果をテストしてみましょう:
一方、 FastAPI フレームワーク 対応するコードは次のとおりです:
@app.get('/alpha') async def alpha(text: str): result = {'text': text, 'is_alpha' : text.isalpha()} return result
Create a new user
上記のケースはすべて GET リクエストです。POST リクエストの処理方法を見てみましょう。 POST リクエストを通じて新しいユーザーを作成したい。新しいユーザーの場合、Flask フレームワークのコードは次のとおりです:
@app.route('/create-user', methods=['POST']) def create_user(): id = request.form.get('id', '0001') name = request.form.get('name', 'Anonymous') data = {'id': id, 'name': name} result = {'status_code': '0', 'status_message' : 'Success', 'data': data} return jsonify(result)
以下に示すように、Postman で API の機能を直接テストできます:
POST リクエストを使用するかどうかを「メソッド」で指定する必要がありますが、FastAPI フレームワークでは指定する必要はなく、 app.post() デコレーターを使用するだけです。
@app.post('/create-user') async def create_user(id: str = Form(...), name: str = Form(...)): data = {'id': id, 'name': name} result = {'status_code': '0', 'status_message' : 'Success', 'data': data} return result
静的ページに戻る
静的ページを返す必要がある場合、Flask フレームワークのコードは次のようになります。
@app.route('/get-webpage', methods=['GET']) def get_webpage(): return render_template('flask_1.html', message="Contact Us")
FastAPI フレームワークでは少し面倒ですが、コードは次のとおりです:
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static") ## 用来加载静态页面 templates = Jinja2Templates(directory="templates") @app.get('/get-webpage', response_class=HTMLResponse) async def get_webpage(request: Request): return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "message": "Contact Us"})
静的なページが返されるので、response_class は HTMLResponse
に相当します。概要
上で書いたすべての Flask コードを次のように要約しましょう:
from flask import Flask, request, render_template import random from flask import jsonify import json app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'hello world' @app.route('/random-number') def random_number(): return str(random.randrange(100)) @app.route('/alpha', methods=['GET']) def alpha(): text = request.args.get('text', '') result = {'text': text, 'is_alpha' : text.isalpha()} return jsonify(result) @app.route('/create-user', methods=['POST']) def create_user(): id = request.form.get('id', '0001') name = request.form.get('name', 'Anonymous') data = {'id': id, 'name': name} result = {'status_code': '0', 'status_message' : 'Success', 'data': data} return jsonify(result) @app.route('/get-webpage', methods=['GET']) def get_webpage(): return render_template('flask_1.html', message="Contact Us") if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8889)
而将所有的FastAPI框架下的代码全部汇总到一起,则如下所示:
from fastapi import FastAPI, Request, Form import uvicorn from fastapi.staticfiles import StaticFiles from fastapi.responses import PlainTextResponse, HTMLResponse, FileResponse import random from fastapi.templating import Jinja2Templates app = FastAPI() app.mount("/templates", StaticFiles(directory="templates"), name="templates") templates = Jinja2Templates(directory="templates") @app.get("/", response_class=PlainTextResponse) async def hello(): return "Hello World!" @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} @app.get('/random-number', response_class=PlainTextResponse) async def random_number(): return str(random.randrange(100)) @app.get('/get-webpage', response_class=HTMLResponse) async def get_webpage(request: Request): return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request, "message": "Contact Us"}) if __name__ == '__main__': uvicorn.run('fast_api_1:app', host='0.0.0.0', port=8000)
以上がPython の Web 開発フレームワークを開始する方法を段階的に説明します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。

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MySQLのインストール障害の主な理由は次のとおりです。1。許可の問題、管理者として実行するか、SUDOコマンドを使用する必要があります。 2。依存関係が欠落しており、関連する開発パッケージをインストールする必要があります。 3.ポート競合では、ポート3306を占めるプログラムを閉じるか、構成ファイルを変更する必要があります。 4.インストールパッケージが破損しているため、整合性をダウンロードして検証する必要があります。 5.環境変数は誤って構成されており、環境変数はオペレーティングシステムに従って正しく構成する必要があります。これらの問題を解決し、各ステップを慎重に確認して、MySQLを正常にインストールします。

MySQLは、基本的なデータストレージと管理のためにネットワーク接続なしで実行できます。ただし、他のシステムとのやり取り、リモートアクセス、または複製やクラスタリングなどの高度な機能を使用するには、ネットワーク接続が必要です。さらに、セキュリティ対策(ファイアウォールなど)、パフォーマンスの最適化(適切なネットワーク接続を選択)、およびデータバックアップは、インターネットに接続するために重要です。

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