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本文系统性地介绍了FastAPI技术栈的核心架构与组件关系。主要内容包括： 整体架构：FastAPI框架通过ASGI协议与Uvicorn服务器通信，形成"应用层-协议层-服务器层"解耦的三层结构。 核心组件： FastAPI基于Starlette（提供路由/请求处理等基础能力）和Pydantic（实现数据校验） Uvicorn服务器采用uvloop（高性能事件循环）和httptools（HTTP协
大家好！我是一名Python初学者，最近刚完成了一个比较完整的项目——MovieRec电影推荐与评价系统。回想几个月前，我还是只会写简单Python脚本的小白，没想到现在能做出一个从前端到后端、从数据库到AI的全栈项目。今天我把整个过程和代码经验分享出来，希望能给同样在学习路上的你一些启发和信心。项目源码已整理好，需要的同学可以按文末的方式获取。那我们开始吧！
摘要：本文详细介绍了FastAPI框架的核心特性及使用方法，重点对比了FastAPI与Flask、Django的性能、异步支持、数据验证等维度差异。内容涵盖FastAPI基本使用（项目创建、路由定义、参数处理）、响应类型设置（JSON/HTML/文件等）、异常处理机制、中间件应用以及依赖注入等高级功能。通过具体代码示例展示了路径参数、查询参数和请求体参数的处理方式，并解析了Pydantic模型在数
随着数字阅读和实体书籍租赁业务的快速发展，传统的人工管理方式已无法满足日益增长的租赁业务需求。小说作为最受欢迎的图书品类之一，其租赁业务具有借阅频繁、周转率高的特点。开发一套专业化的小说租赁管理系统，能够有效提升管理效率、降低运营成本、改善用户体验。功能描述: 为图书生成简洁的内容摘要，帮助用户快速了解书籍内容输入参数: 图书基本信息、内容简介、章节结构输出结果: 结构化的图书摘要，包含核心情节、
本文基于真实项目Precruit（简历与招聘智能匹配平台）的部署实践，详细介绍了在阿里云函数计算(FC)平台上部署全栈应用的全流程。主要内容包括：1. 后端FastAPI部署：自定义运行时配置、环境变量管理、依赖安装；2. 前端Vue部署：构建配置、静态文件服务、环境变量注入；3. 自定义域名配置：DNS解析、路由规则设计；4. 前后端联调：CORS处理、API路径匹配；5. 安全实践：敏感信息与
本文展示了FastAPI项目中新闻模块的实现代码，包括路由层、CRUD操作层和数据模型层。 路由层(routers/news.py)包含两个接口： 获取新闻列表接口：支持按分类ID分页查询，返回列表数据、总量和是否有更多数据 获取新闻详情接口：查询新闻详情，并附带浏览量和相关推荐新闻 CRUD操作层(crud/news.py)实现了： 新闻列表分页查询 新闻数量统计 新闻详情查询 浏览量更新 相关
本文介绍了如何扩展基础文件上传系统，增加SQLite数据库功能来记录文件上传信息。系统采用FastAPI后端和Streamlit前端，新增功能包括： 数据库设计 - 创建SQLite表记录文件名、路径、大小、用户ID和上传时间 异步操作 - 使用aiosqlite实现异步数据库插入 查询功能 - 提供按用户ID查询历史记录的API接口 完整实现 - 包含后端数据库操作和前端查询界面 系统特点： 轻
本智能健身饮食规划平台是一套从零搭建的全流程实战项目，技术体系完整、落地性强。项目深度整合 Dify AI 工作流，打造出智能化、个性化的健康管理服务。
基于FastAPI + Dify构建的AI面试官全栈项目，实现AI驱动的求职辅导功能，包括自我介绍生成、模拟面试、简历分析等核心模块。
routers/news.py文件# 创建 APIRouter 实例# prefix: 路由前缀（API接口规范文档）# tags: 分组标签# 接口实现流程：# 1. 模块化路由 API 接口规范文档# 2. 定义模型类/数据库表（数据库设计文档）# 3. 在 crud 文件夹里面创建文件，封装操作数据库的方法# 4. 在路由处理函数里面调用 crud 封装好的方法，响应结果#先获取数据库里面新
SQLModel 是 FastAPI 作者开发的新型 ORM 工具，将 Pydantic 和 SQLAlchemy 整合为统一接口。它通过 Python 类型注解同时实现数据库模型定义和数据校验，解决了传统开发中需要重复定义两套模型的痛点。该工具支持完整的 SQLAlchemy 功能，同时大幅减少样板代码，提供类型提示和 IDE 补全支持。SQLModel 特别适合 FastAPI 用户、需要 A
摘要：Java程序员转型AI Agent开发的第7天学习总结 作者以Java开发经验快速掌握FastAPI，将其类比为Python版Spring Boot，实现了Agent的HTTP服务封装。通过RESTful接口设计，完成了聊天核心功能及健康检查等标准API，并利用FastAPI自动生成Swagger文档的特性提升效率。随后引入Docker解决环境一致性问题，用简洁的Dockerfile实现服务
摘要：LangChain和LangGraph是LLM应用开发中的互补工具。LangChain作为组件库提供基础模块（LLM、工具等），适合构建简单线性流程如RAG系统；LangGraph则是工作流编排引擎，支持复杂状态管理和循环逻辑，适用于多Agent协作等场景。两者常结合使用：LangChain提供底层能力，LangGraph负责复杂流程编排。选择依据取决于需求复杂度——简单任务用LangCha
缓存真的很重要- 数据库是瓶颈，Redis 能救你异步并发是利器- WebSocket 广播用立马快 10 倍Windows 也能玩 Redis- 不一定非要装 Memurai，自己写一个也能用不要过度设计- 我们这个 mini Redis 只支持需要的命令，够用就行。
在快节奏的现代生活中，情绪困扰常常被人们压抑在心。一个安全、匿名、有回应的倾诉空间，能成为许多人情绪的出口。本文介绍我开发的一个开源项目——情绪互助平台，一个结合了 AI 辅助审核、管理员管控、实时消息通知和温暖 UI 的社区系统。项目包含完整的前端界面（原生 HTML/CSS/JS）和后端 API（FastAPI + SQLite），代码清晰易懂，适合学习全栈开发、社区产品设计和 AI 集成实践
作为刚进入全栈开发的小白，你刚写了一个前后端分离的项目，想让别人看看，却发现无法访问，本文帮助你解决个人网站部署到服务器的全流程。
✅ FastAPI 集成 LangChain。✅ Swagger API 文档。✅ 文件上传 + PDF 处理。✅ Docker 容器化。✅ RAG 系统接口化。，可以直接在线测试！
工具从来不是用来替你写论文的，它是用来帮你把最后那段最折磨人的修改时间砍掉的。选题、框架、论证这些硬功夫还得你自己扛，但降重降AIGC这最后一道关——真没必要拿命去拼。微信搜一搜"书匠策AI"，认准官网省下来的时间多睡两小时，毕业季已经够苦了，对自己好点。咱们下期见！💪。
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这篇文章介绍了开源音乐客户端项目，旨在解决网易云音乐用户常见的痛点。项目采用Kotlin+Jetpack Compose开发，核心功能包括：1）文本批量导入歌单；2）基于DeepSeek AI的自然语言找歌（通过API验证避免虚构歌曲）；3）卡拉OK模式歌词显示；4）自动签到系统；5）完整音乐播放器。技术栈涵盖MVVM架构、Koin依赖注入、Room数据库等，AI后端使用Python FastAP
摘要：本文详细介绍了基于Java技术栈的企业级图书管理系统设计方案，涵盖需求分析、系统设计与市场调研。系统采用SpringBoot 3.2框架，支持图书增删改查、批量CSV导入及库存管理，通过软删除机制保障数据安全。数据库设计包含扩展字段（如多状态管理、分类/位置编码），并对比了Python与Java版本的系统差异，突出其企业级扩展能力。部署要求JDK21+与MySQL8.0+，提供标准化REST
FastAPI中间件：全局请求响应处理指南 本文全面介绍FastAPI中间件的原理和实战应用，主要内容包括： 中间件概念：在请求到达路由前和响应返回客户端前执行的全局处理函数，用于日志记录、身份验证、跨域处理等场景。 执行原理：采用"洋葱模型"处理流程，请求从外层向内传递，响应则反向返回，后添加的中间件先执行请求处理代码。 典型应用场景： 日志记录：跟踪请求方法、路径和耗时 身份认证：验证请求头中
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种让 LLM 与外部工具进行标准化交互的协议。LLM 不直接执行操作，而是根据用户意图选择合适的工具工具函数作为"能力单元"被注册到系统中系统自动分析用户输入，判断意图并调度对应工具在我们的场景中，RAGFlow 知识库本身只能根据用户的文字描述进行查询。用户输入是自由表达的自然语言，无法要求他们按照严格格式规范输入。因此，
请求体就是藏在网络请求内部的“数据包裹”，专门用来安全地向服务器提交大量、复杂或私密的信息（如账号密码、长文本和文件）查询参数就是附加在网址末尾的条件指令，用来精确指挥服务器帮你实现数据的搜索、过滤和翻页。步骤：定义ORM对象->添加对象到事物：add（对象）-> commit提交到数据库。步骤：查询get->delete(查到的书)->commit提交到数据库。抽取可复用的组件，实现代码复用，解
本文档详细介绍了图书管理系统的分析与设计方案，版本1.0发布于2026年6月。系统采用Flask+SQLAlchemy技术栈，实现图书的增删改查及批量导入功能，支持RESTful API接口。核心功能包括基于ISBN的图书管理、CSV批量导入和多样化查询，数据库设计包含11个字段的图书表。相比市场主流系统，本方案具有轻量级、易集成和部署简单的优势。技术架构采用MVC模式，使用Python3.10+
浏览器访问：http://localhost:8000/llm_chain/playground/可进入api调试界面。点击start,调用接口调试。以下是一个简单的例子。执行main方法启动。
这段代码实现了新闻收藏功能，主要包含三个部分：1）定义请求模型FavoriteAddRequest，包含newsId字段；2）CRUD操作add_news_favorite，将用户ID和新闻ID存入数据库；3）路由处理add_favorite，验证用户身份后调用CRUD操作，返回成功响应。整体采用FastAPI框架，使用异步数据库会话，实现了完整的收藏添加流程。
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