Python使用FastAPI

在本项目中，我们主要探讨的是一个基于Python的酒店管理系统，该系统采用了现代Web开发框架FastAPI以及关系型数据库MySQL，并且利用了Tortoise-ORM进行数据操作。以下是关于这些关键技术点的详细说明。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在Web开发领域，Python提供了众多框架供开发者选择，如Django、Flask和本项目中的FastAPI。FastAPI是一个高性能的Web框架，设计时考虑了API的效率和易用性。它基于Python 3.6+的类型注解，提供了自动化的API文档（通过OpenAPI和Swagger UI）以及出色的性能，是构建RESTful API的理想选择。 接下来，MySQL是全球最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，以其稳定性、可扩展性和丰富的功能而受到青睐。在酒店管理系统中，MySQL将用于存储客房信息、客户预订、订单等关键数据。由于Python与MySQL的良好兼容性，我们可以轻松地通过Python代码与数据库进行交互。 为了简化数据库操作，项目采用了Tortoise-ORM。Tortoise-ORM是一个轻量级、异步的Python ORM（对象关系映射），它可以将Python类映射到数据库表，使开发者能够以面向对象的方式来处理SQL操作。使用Tortoise-ORM，开发者可以避免直接编写SQL语句，提高开发效率，同时保持代码的可读性和可维护性。通过定义模型类，Tortoise-ORM会自动生成对应的数据库表结构，同时提供CRUD（创建、读取、更新、删除）操作的便捷接口。 在酒店管理系统中，可能的模型类包括`Hotel`、`Room`、`Booking`等，每个类对应数据库中的一个表。例如，`Hotel`模型可能包含`name`、`address`、`rating`等字段；`Room`模型可能有`room_number`、`type`、`price`等属性；而`Booking`模型则可能包括`customer_id`、`room_id`、`start_date`和`end_date`等字段。通过Tortoise-ORM，我们可以方便地创建新的记录、查询现有数据、更新信息或删除不再需要的数据。 在实际开发过程中，除了核心的数据库操作外，还可能涉及用户认证、权限管理、错误处理、日志记录等多个方面。FastAPI提供了内置的JWT（JSON Web Token）认证支持，可以方便地实现用户登录验证。同时，通过中间件和异常处理机制，可以确保系统的健壮性和安全性。此外，为了优化性能，可能还需要考虑数据库索引、缓存策略以及并发控制等技术。 这个酒店管理系统结合了Python的灵活性、FastAPI的高效API开发、MySQL的强大数据库功能以及Tortoise-ORM的简便数据库操作，为开发者提供了一个高效、易于维护的解决方案。通过深入学习和实践这些技术，开发者不仅可以提升自己的技能，也能为构建更多复杂、实用的Web应用打下坚实的基础。

FastApi 最新中文文档 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。 关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。 高效编码：提高功能开发速度约 200％ 至 300％。* 更少 bug：减少约 40％ 的人为（开发者）导致错误。* 智能：极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全，减少调试时间。 简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。 标准化：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。

FastAPI框架，高性能，易学，快速编写代码，可投入生产文档：https://fastapi.tiangolo.com源代码：https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI是一种现代，快速（高-FastAPI框架，高性能，易学，快速编写代码，可投入生产文档：https://fastapi.tiangolo.com源代码：https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI是一种现代，快速（高性能）的Web框架，可基于标准Python类型提示使用Python 3.6+构建API。主要功能包括：快速：非常高的性能，与NodeJS和Go相当（感谢Starlette和Pydantic）。可用的Python框架。

由于字数限制，详情请跳转：https://blog.csdn.net/m0_46573428/article/details/130071302 本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发，主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分。在此基础上，设计目标知识图谱网页应用软件原型系统。项目的完整度是很高的，包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库、知识图谱等。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。而本系统拥有完整的数据处理和数据应用功能，能够充分且便捷地将各领域的数据移植到本系统中。 使用方式简述（配置完环境的前提下）： 1. 启动neo4j：在根目录命令行中运行 neo4j.bat console 2. 启动后端程序：在根目录命令行中运行 python fast.py 3. 启动前端程序：在Vue3目录命令行下运行：①npm install ②npm run dev

WebSocket示例 该项目是通过引导的。 服务器 该服务器是使用FastAPI实现的。 首先，安装依赖项： pip install fastapi "uvicorn[standard]" 然后，运行它： uvicorn run:app 必须在localhost:8000中创建服务器。 客户 客户端使用React和Recharts实现。 转到前端目录： cd frontend 安装依赖项： yarn install 并运行它： yarn start 在localhost:3000打开浏览器，您必须看到每秒更新一次的图表。

恐怖 使用Vuejs客户端和FastAPI后端实现酒店预订系统

:toolbox: fastapi-mvc-锅炉板 使用MVC模式实现的示例FastAPI项目。 :light_bulb: 特征 [ :check_mark: 麻省理工学院执照 [ :check_mark: ] FastApi + SQLAlchemy [ :check_mark: 带有fastapi-router-controller的基于类的控制器 [ :check_mark: 用unittest进行测试 [ :check_mark: 使用tiangolo / uvicorn-gunicorn-fastapi：python3.8的Dockerfile [ :check_mark: ]使用环境变量插值的配置管理 [ :check_mark: ]集中日志管理 [ :check_mark: ]日志请求结束时间 [ :check_mark: ]格式化异常处理程序 [ :check_mark: ]验证异常处理程序 [ :check_mark: 预先配置的Vscode点文件 [ :check_mark: ]对PR进行单元测试的GitHub操作 [ :check_

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --

yolov5 fastapi