FastHTML dan Heroku
FastHTML: Laluan Pantas ke Pembangunan Apl Web dengan Python
Membangunkan aplikasi baharu selalunya memerlukan penguasaan pelbagai alatan dan rangka kerja. Bagi pembangun Python, menceburi HTML, CSS dan JavaScript boleh menjadi halangan yang ketara. Sebaliknya, pembangun web mungkin mendapati alat belakang Python kurang semasa atau kurang serasi dengan aliran kerja JavaScript sedia ada mereka. FastHTML menawarkan penyelesaian, merapatkan jurang antara dua komuniti pembangunan ini.
FastHTML memperkasakan pembangun Python untuk mencipta aplikasi web tanpa memerlukan JavaScript, memperkemas proses pembangunan. Untuk pembangun web, ia menyediakan kaedah yang pantas dan mudah untuk membina aplikasi Python, dengan fleksibiliti untuk melanjutkan fungsi menggunakan JavaScript jika diperlukan.
Artikel ini menunjukkan kelajuan dan kemudahan membina serta menggunakan aplikasi FastHTML menggunakan tutorial penjanaan imej dan Heroku.
Memperkenalkan FastHTML
FastHTML ialah rangka kerja web moden yang direka untuk membina aplikasi web yang pantas dan berskala dengan kod minimum. Ciri utama termasuk:
- Kuasa dan ekspresif: Mampu mencipta aplikasi web interaktif yang canggih.
- Kelajuan dan reka bentuk ringan: Mengurangkan volum kod dan meningkatkan kecekapan pembangunan.
- Kemudahan penggunaan: Sintaks yang mudah dan intuitif memudahkan penciptaan aplikasi yang kompleks.
FastHTML menangani isu aplikasi web yang membengkak dengan memfokuskan pada kesederhanaan, kecantikan dan kemesraan pengguna. Diilhamkan oleh falsafah reka bentuk FastAPI, ia bertujuan untuk memudahkan pembangunan bahagian hadapan dengan cara yang sama FastAPI memudahkan penciptaan API.
Kesederhanaan dan Kemudahan Penggunaan: Prinsip Teras
FastHTML mengutamakan kesederhanaan dan kemudahan penggunaan tanpa mengorbankan kebolehskalaan masa hadapan. Ia memanfaatkan teknologi teras seperti ASGI dan HTMX untuk mencapai matlamat ini, memberikan permulaan yang cepat sambil membenarkan pertumbuhan dan pengembangan.
Pembangunan Aplikasi Pantas
Tutorial FastHTML menawarkan pelbagai contoh aplikasi. Artikel ini memfokuskan pada tutorial Apl Penjanaan Imej, yang menunjukkan penciptaan aplikasi teks ke imej menggunakan model Pendebungaan. Keseluruhan aplikasi telah dibina di bawah 60 baris kod Python.
Berikut ialah demonstrasi aplikasi:
Apl ringkas ini mempamerkan keupayaan FastHTML, termasuk penyerahan borang, interaksi API luaran dan penunjuk pemuatan. Keseluruhan aplikasi terkandung dalam satu fail 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
Atas ialah kandungan terperinci FastHTML dan Heroku. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
