uv의 Python FastAPI 빠른 시작
uv를 사용하여 FastAPI 애플리케이션을 빠르게 구축
다음 단계에서는 uv 도구를 사용하여 GET 및 POST 요청이 포함된 간단한 FastAPI 애플리케이션을 빠르게 생성하는 방법을 보여줍니다.
-
초기화 프로젝트:
uv init uv add fastapi --extra standard
로그인 후 복사 -
프로젝트 디렉토리 및 파일 생성:
/app
이라는 폴더를 만들고 그 안에__init__.py
,main.py
두 개의 파일을 추가합니다. -
FastAPI 코드 작성(main.py):
다음 코드를
main.py
파일에 복사하세요.from typing import Union from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from datetime import datetime app = FastAPI() # 注意:生产环境中不要使用"*",请替换为你的允许域名 origins = [ "*", ] app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=origins, allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) class Stuff(BaseModel): content: str @app.get("/") def read_root(): return {"Message": "Hello World! FastAPI is working."} @app.post("/getdata/") async def create_secret(payload: Stuff): with open('output_file.txt', 'a') as f: now = datetime.now() formatted_date = now.strftime("%B %d, %Y at %I:%M %p") f.write(formatted_date + ": " + payload.content) f.write('\n') return payload.content
로그인 후 복사 -
FastAPI 애플리케이션 실행:
uv run fastapi dev
로그인 후 복사개발 서버가 시작됩니다.
http://127.0.0.1:8000
에 액세스하여 GET 요청을 테스트하고 POST 요청을 사용하여/getdata/
엔드포인트로 데이터를 보낼 수 있습니다.
더 많은 FastAPI 튜토리얼을 보려면 공식 문서를 참조하세요: https://www.php.cn/link/b446e7f68f7a79f9de9d9f9ee9b764e8
이 예에서는 간단한 GET 및 POST API를 보여줍니다. /getdata/
엔드포인트는 POST 요청에서 content
필드를 수신하고 콘텐츠를 output_file.txt
파일에 추가하여 타임스탬프를 기록합니다. *참고: 프로덕션 환경에서 `origins = [""]`는 안전하지 않으므로 허용된 도메인 이름 목록으로 바꿔야 합니다. **
위 내용은 uv의 Python FastAPI 빠른 시작의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

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.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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.
