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

将芹菜与FastAPI结合使用 该存储库使用FastAPI实现的第二个示例。 快速开始 使用docker-compose运行 只需一行命令docker-compose up -d即可启动redis，Fastapi服务器，flower和我们的worker。 然后只需转到尝试我们的应用程序即可！ 并通过通过花监视芹菜任务的执行！ 在没有docker的情况下运行 克隆此存储库。 启动本地Redis服务器。 启动芹菜工人： 在Linux OS上： celery -A celery_app worker --loglevel=info 在Windows操作系统上： celery -A celery_app worker --pool=solo --loglevel=info 启动芹菜花进行监视。 celery -A main.celery_app flower 启动Fastapi W

yolov5-fastapi-demo 这是一个演示的FastAPI应用程序，允许用户上传图像，使用预先训练的YOLOv5模型执行推理以及接收JSON格式的结果。 此存储库还包括Jinja2 HTML模板，因此您可以通过Web浏览器（位于localhost：8000）访问此界面。 要求 安装了所有require.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7（根据 ）。 要安装运行： pip install -r requirements.txt 推理 您可以使用python server.py或uvicorn server:app --reload初始化服务器 您可以通过以下几种方法测试服务器： 使用client.py这是使用请求库将一批图像和模型名称上载到localhost:8000/detect/并接收JSON推理结果的基本示例。 在网络浏览器

Fastapi+vue物业收费管理系统（vant ui手机端+Element ui PC端）

FastAPI基础 为CRUD API设置了Starter FastAPI项目，使用： 适用于ORMSQLAlchemy 移生的 psycopg2用于Postgres连接 用法 用于运行的命令包含在Makefile 。 发展 make console为您提供了一个合适的“开发” REPL，其中已加载了数据库。

fastAPI请求实例，写完python算法、定义数据结构、启动fastapi服务之后，可以使用该实例请求python算法的结果

简介 一个FastAPI的项目示例 项目使用说明 安装依赖库 项目依赖 ➜ pip3 install -r requirements.txt 开始运行程序 ➜ python app.py 开源说明 此代码仅用于学习，可以许可，不能用于其他用途。

使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。

FastAPI和前端框架LayUImini及mysql之间的交互示范（一、FastAPI后端查询数据在前端进行分页展示)

FastAPI游乐场 快速API沙箱，用于探索后端知识。 特征 用docker启动。 指示 cd docker-fastapi docker-compose up -d # launch up docker docker-compose start exec python bash # access into docker docker-compose stop # stop docker cd app uvicorn main:app --reload # execute RESTful API server in docker env python test_caller.py # execute testing scripts.