使用 Python 快速建立 API
「使用 FastAPI 在 5 分鐘內建立 API。FastAPI 是一個現代的高效能 Python 框架,可以輕鬆建立強大的 Web 應用程式。」
安裝
使用 pip 安裝 FastAPI 和 uvicorn(ASGI 伺服器):
pip install fastapi uvicorn
pip install fastapi
讓我們建立我們的 API
開啟記事本並貼上以下內容,將文件另存為data.json(我們將使用POST方法向該文件添加數據,並使用GET方法檢索記錄
data.json
現在建立一個新的 python 文件,將其命名為 app.py 並貼上以下程式碼
運行app.py,Uvicorn伺服器將啟動一個新進程來處理傳入的HTTP請求。伺服器啟動並運行後,開啟 Postman,使用 URL 建立新的 GET 請求:http://0.0.0.0:8000/users,然後按一下傳送
您將看到一個 JSON 回應,其中包含 data.json 檔案中的使用者清單。
現在讓我們使用 POST 方法將使用者新增至該文件。建立新請求,選擇 POST 方法,點擊正文,選擇原始,從下拉清單中選擇 JSON 並將以下 JSON 貼上為有效負載以新增使用者
點擊發送後,如果用戶添加成功,您將收到回复,狀態碼為 200 OK
就是這樣,我們已經成功創建了一個具有 GET/POST 方法的 API 來查看使用者並將使用者新增至檔案。返回 GET 請求並點擊發送,您現在應該看到用戶 Tina 也列在 API 的回應中。
FastAPI 的一個令人驚訝的事情是它會自動為您的 API 端點產生 Swagger 文檔,使開發人員更容易有效地理解和使用您的 API。
如果您開啟瀏覽器並輸入 http://localhost:8000/docs,您將看到 API 的 swagger 文件
請注意,這只是使用 python 建立快速 API 的基本範例,您還需要進行更多設定或編碼,特別是在錯誤處理、資料驗證和安全性方面。
以上是使用 Python 快速建立 API的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
