플라마 출시
저희는 꼭 필요하고 편안한 여름 방학을 마치고 돌아와 Flama의 새로운 출시로 가을을 시작할 준비가 되었습니다. 네, 읽으셨죠. Flama 1.7이 출시됩니다.
이번 릴리스에는 ML API를 개발하고 생산할 때 작업을 훨씬 쉽게 만들어 주는 새로운 기능이 포함된 대규모 릴리스입니다. 이번 릴리스의 주요 특징은 다음과 같습니다.
Python 3.12 지원: Flama는 이제 Python 3.12를 지원하므로 최신 Python 버전의 모든 새로운 기능과 개선 사항을 활용할 수 있습니다.
도메인 중심 설계(DDD) 지원: 이제 Flama에는 ddd라는 새 모듈이 포함된 도메인 중심 설계 지원 기능이 내장되어 있습니다. DDD는 특히 복잡한 비즈니스 논리와 복잡한 데이터 모델을 처리할 때 실제 프로젝트의 복잡성을 관리하는 데 도움이 되는 강력한 접근 방식입니다. DDD는 비즈니스 도메인에 중점을 두어 코드베이스가 비즈니스 요구 사항과 일치하도록 보장하여 시간이 지남에 따라 유지 관리, 확장 및 확장을 더 쉽게 만듭니다. 새로운 모듈 ddd에는 전속력으로 달려가는 데 필요한 필수 구성 요소가 포함되어 있습니다. DDD에 대해 더 깊이 이해하려면 Harry Percival과 Bob Gregory가 쓴 Architecture Patterns with Python 책을 확인하세요.
인증 지원: 이번 릴리스에서는 Flama에 인증 지원이 추가되었습니다. 이제 헤더나 쿠키를 통한 토큰 기반 인증으로 API 엔드포인트를 보호할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 보호하고 승인된 사용자만 API에 액세스할 수 있도록 하여 몇 가지 간단한 단계를 통해 API를 더욱 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다.
이러한 새로운 기능을 더 잘 보여주기 위해 Flama를 통한 DDD 사용 및 인증 프로세스를 안내하는 매우 상세한 예가 포함된 몇 가지 추가 게시물을 게시할 예정입니다.
더 많은 업데이트와 행복한 코딩을 기대해주세요! ?
참고자료
- Flama 문서
- Flama GitHub 저장소
- Flama PyPI 패키지
저자 소개
- Vortico: 우리는 기업이 AI 및 기술 역량을 강화하고 확장할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 개발 전문 기업입니다.
위 내용은 플라마 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
