python 3.5は
型プロンプトを?qū)毪?、徐々にPython 3.10のデフォルト関數(shù)になり、Fastapiが出現(xiàn)しました。この有名なRESTFUL API開発フレームワークを今日紹介する必要はありません。しかし、私はここで創(chuàng)造的な「曲がりくねった」を作りたいと思っています はい、あなたはそれを正しく読んでいます。 Fastapiは、Djangoや異なる言語を揺さぶっているWeb開発フレームワークを揺さぶっている「爆弾」です。ホイールを再発明することなく、Pythonの利點(diǎn)を使用します。 Fastapiは、Pythonのコア言語特性を受け入れ、學(xué)習(xí)プロセスをPython自體を発見したように感じますが、より良い方法で感じます。私を信じてください：學(xué)習(xí)曲線は楽しい旅のようなものです。素晴らしい、學(xué)ぶ曲線！ ？ Fastapiの多くの利點(diǎn)は數(shù)ページの紙を書くことができますが、この記事では、著者が好きな理由に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。セバスチャンは、単なる優(yōu)れたオープンソースの貢獻(xiàn)ではなく、私のアイドルでもあります。彼の獻(xiàn)身は、彼自身のものを構(gòu)築するためのツールを超えています。
なぜスタックテンプレートのフルバージョンが好きなのか
テンプレートには、理想的なスタックがまとめられています： バックエンドにはが使用されます
データベースは
postgresql を使用します フロントエンドは React
を使用します devOpsは
docker composeを使用します- ここで完全な技術(shù)リストを見つけることができます。 2。ライトニングパフォーマンス！
- Pythonにもかかわらず、Fastapiのパフォーマンスは間違いなく印象的です。これは、2つの強(qiáng)力なツールが原因であるためです：Starletteおよび uvicorn
- 。 Djangoを使用している場合、そのパフォーマンスが最強(qiáng)ではないことがわかるかもしれません。ただし、
techmpowerベンチマークテスト：FastapiのパフォーマンスはFlask よりも優(yōu)れています。 ??>遠(yuǎn)くリード！ -
3。テジカルされた作業(yè)が完了しました！
「それについてはどうですか？これらのテクノロジーは自分で統(tǒng)合できますが、現(xiàn)実の構(gòu)成であり、これらのツールをブリッジすることができます。悪夢。このテンプレートは、これらの問題をあなたのために処理し、ベストプラクティスを?qū)g行します。なぜそれを信じないのですか？スタックの範(fàn)囲を狹めることで、心を解放することができ、JS/TS、Vite/Webpack、Chakra UI/Material UIなどに絡(luò)み合う必要がなくなります。コードを直接入力してください！trayfik
、playwrightまたはChakra ui
およびその他のテクノロジーを聞いたことがありません。このテンプレートを通して、これらのツールが業(yè)界でのベストプラクティスを理解し、さらに學(xué)ぶように促すことができることがわかりました。5。コードは秩序だったので、ベストプラクティスに従います コードライブラリを詳細(xì)に調(diào)査しませんが、ハイライトの1つは、優(yōu)れたユーザーID検証の実裝です。 OAUTH2およびJWT標(biāo)準(zhǔn)を使用していますが、非常に優(yōu)れています。構(gòu)造は一見複雑に感じるかもしれませんが、このように設(shè)計(jì)されている理由をすぐに理解するでしょう。 6。ボックスを開くことで使用されるカスタム関數(shù)
バックエンドを使用し、お?dú)荬巳毪辘违榨飑`ムワーク（Svelteなど）を使用してフロントエンドを達(dá)成することを主張したいですか？問題ない！フロントエンドフォルダーを削除することは、ほとんどすべてのジョブを行う必要があります。このテンプレートは、バックエンドまたはフロントエンドのリラックスしたカスタマイズをサポートしているため、特定のニーズに応じて調(diào)整できます。
7。ドキュメントとコミュニティサポートFastapiとStackテンプレートのフルバージョンには、両方とも完全なドキュメントがあります。さらに、Fastapi周辺にはアクティブなコミュニティがあるため、問題を見つけたり、ベストプラクティスを?qū)Wんだりするソリューションを見つけるのは比較的簡単です。
短所1。リクエストレビューの遅延を引く
Sebastiánは多くの素晴らしいプロジェクトを維持しているため、PRレビューは予想よりも長く費(fèi)やす可能性があります。良い観點(diǎn)から、彼は非常に親切で、參加する時(shí)間があるときに溫かい反応を與えます。
2。初心者の複雑さ
テンプレート関數(shù)は強(qiáng)力ですが、その構(gòu)造と統(tǒng)合は初心者にとって習(xí)得が難しいと感じるかもしれません。新しい開発者は、すべての部品がどのように組み合わされているかを理解するために余分な時(shí)間を必要とする場合があります。
テンプレートをカスタマイズすると、上流の変更でプロジェクトを維持するのが難しい場合があります。元のリポジトリからの更新は、カスタムアイテムと矛盾しないように細(xì)心の注意を払う必要があります。 要するに、Fastapiテンプレートのフルバージョンこれは、単なるツールのセットではありません。それは完璧ではありません - パイソンや人生の他のもののように - しかし、ことわざが言うように、
以上がF(xiàn)astAPI フルスタック テンプレートが最新の Web 開発に頼りになる理由の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。
PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法
Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html（）関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動(dòng)で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問題、マルチテーブル認(rèn)識(shí)などの一般的な落とし穴に注意してください。
PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書ネストされた辭書やリストなど、JSONの階層関係を確認(rèn)します。次に、辭書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細(xì)」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細(xì)[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get（）メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。
