微服务，API网关，FastAPI身份验证，非阻塞I / O 此回购协议由考虑api网关方法的一堆小型微服务组成 预期微服务的数量是两个，但是考虑到服务不应该相互依赖以防止SPOF，还可以防止重复代码，因此我决定在api网关的前面放置一个对这两个服务都进行JWT身份验证的api网关， /祖尔 我们提供3种服务，包括网关。 只有网关可以通过内部网络（用户，订单）访问内部微服务 服务 网关：建立在FastAPI之上，简单的api网关，它的唯一职责是进行正确的路由，同时还要处理身份验证和授权 users（又名admin）：将用户信息保留在其自己的假db（文件系统）中。 可以通过该服务执行简单的CRUD操作。 还有另一个登录端点，但是客户端是从真实响应中抽象出来的。 因此，网关服务将处理登录响应并相应地生成jwt令牌。 订单：用户（预订-身份验证）可以创建和查看（订单-授权）订单。 跑步 检

streamlit-fastapi-model-serving 和描述了使用Streamlit和FastAPI进行ML模型服务的简单示例。 在开发用于机器学习模型的简单API时，同时具有供其他应用程序调用的后端（带有API文档）和供用户试用该功能的前端可能会很有用。 在此示例中，我们为后端服务使用FastAPI并为前端服务进行streamlit提供。 docker-compose协调两个服务并允许它们之间进行通信。 要在运行Docker和docker-compose的机器上运行示例，请运行： docker-compose build docker-compose up 要访问生成的服务的FastAPI文档，请使用Web浏览器访问 。 要访问简化的UI，请访问 。 可以通过以下方式检查日志： docker-compose logs 部署方式 要部署该应用程序，一种选择是在Her

使用FastAPI异步使用SQLAlchemy 该项目演示了SQLAlchemy 1.4与FastAPI的异步用法。 阅读文章： 。 安装 要运行该示例，请在fastapi_asyncalchemy/db/base.py更改DATABASE_URL 。 要安装项目： poetry install 要运行示例，我们需要输入虚拟环境： poetry shell 创建数据库表： python main.py 使用Uvicorn运行FastAPI： uvicorn main:app --reload 您可以从发送HTTP请求。 执照 作者： 许可证：MIT许可证（MIT）

使用FastAPI构建数据科学应用程序 Packt发布使用FastAPI构建数据科学应用程序

fastapi-vue-admin

微信 微通讯服务 :incoming_envelope: 主页： : 文档： : 安装 :warning: 警告：当前任何人都可以访问所有仪表板链接。 任何人都可能看到敏感信息。 在获取 Deta 项目密钥 让你的谷歌密码或生成应用密码（如显示，如果你正在使用双因素身份验证） 克隆这个仓库 在与存储库相同的目录中创建具有以下格式的 .env 文件 DETA_PROJECT_KEY=YOURDETATOKEN SMTP_PASSWORD=YOURGOOGLEPASSWORD SMTP_USERNAME=YOURGMAILADDRESS SMTP_SERVER=smtp.gmail.com SMTP_PORT=465 使用pip install -r requirements.txt安装所有 Python 依赖项（确保pip -v返回高于 3.x 的版本 - 如果不使用pip3 install -r requirements.tx

Fastapi邮件 fastapi-mail简单轻便的邮件系统，发送电子邮件和附件（个人&&批量发送） :hammer: 安装 $ pip install fastapi-mail 文档： 主要功能是： 使用FastApi或使用asyncio模块发送电子邮件 使用FastApi后台任务管理发送电子邮件 从表单数据发送文件或从服务器发送文件 使用Jinja2 HTML模板 电子邮件实用程序（实用程序允许您检查临时电子邮件地址，您可以阻止任何电子邮件或域） email utils有两个可用的类DefaultChecker和WhoIsXmlApi 使用FastapiMail进行单元测试 有关更多信息 指导 from fastapi import FastAPI , BackgroundTasks , UploadFile , File , Form from starlette . respon

FastAPI Todo应用程序 这是使用FastAPI制作的待办事项应用程序的基本API。您可以与此一起使用任何前端框架。我在此项目中使用SQLite。其他数据库也可以轻松使用。有关如何将其他数据库与FastAPI一起使用的更多信息，内容。 API端点： 获取数据库中存在的所有待办事项，在以下端点上发送获取请求： http://127.0.0.1:8000/todos 要在数据库中发布待办事项，请在以下端点上发送发布请求： http://127.0.0.1:8000/todos 要将特定待办事项更新为已完成/待处理，请在以下端点上发送放置请求： http://127.0.0.1:8000/todos/ 有关更多详细信息，请参阅 。它将为您提供自动生成的非常详细的文档。

一个以python异步web框架fastApi编写的后端项目，支持使用pycharm进行debug调试，使用在云服务器部署后用gunicorn启动4worker。然后使用postman进行压测，iterations: 8000 delay: 0ms，程序依旧正常，且没有继续往上测试了。有兴趣的童鞋可以测试后在评论区告知其的并发

FastAPI模板pipenv和包括芹菜捆绑 安装： pipenv install 跑步： 要启动Rabbitmq，Redis，芹菜花，请运行： docker-compose up 然后启动主应用程序，运行： pipenv run python main.py 依赖项描述： 您可以检查Pipfile FastAPI框架（用于构建API的Web框架）中的依赖项列表。 功能：高性能，简约，可验证大多数数据类型，自动Swagger / Redoc文档，异步支持Uvicorn-ASGI服务器实现，使用uvloop和httptools Celery-分布式任务队列Pydantic-使用Python类型提示Redis进行数据验证和设置管理-在-内存数据结构存储 Python 3.8