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Falcon 是一个快速的 Web 框架，主要用于构建 RESTful APIs。它的设计目标是简化与优化，能够处理大量并发请求，适合高性能需求的应用场景。“Falcon 是为速度而生的！在本文中，我们介绍了Falcon的基本概念、安装步骤和简单的用法示例。同时，我们也解答了在开发过程中可能遇到的一些常见问题。Falcon 的高性能和灵活性使其在现代 API 开发中非常受欢迎。
使用FastAPI提高AI应用程序的开发效率和用户体验,为 AI 模型的部署和交互提供全方位的支持。
通过生命周期事件，可以更好地管理应用的整个生命周期中的资源和操作，确保资源的正确初始化和释放，提高应用的性能、可靠性和可维护性。
然而，在前后端分离的情况下，前端与后端常常不在同一个域下，因此需要通过配置CORS来允许跨域请求。通过这种分离，前后端不仅可以并行开发，提升开发效率，还能增强代码的可维护性和扩展性。是一种灵活的查询语言，可以替代传统的REST API，允许客户端只请求所需的数据，避免冗余。GraphQL 的核心特点在于，它通过单一的接口可以实现复杂的数据查询和聚合操作，适合复杂的数据需求场景。通过这种方式，Gra
一、概述1.1 微服务如果你是一名Python Web开发人员，那么肯定听说过微服务这个名词，并且希望通过Python来构建微服务。那么到底什么是微服务呢？微服务（Microservice）是一种构建高可伸缩应用程序的架构，是一种将大型单一应用程序分解为专门针对特定服务、功能的单个应用程序的方法。举例来说，假如我们需要给自己的家进行装修，我们以前的做法就是找一家全包的装修公司将家里的水电、门窗、家
FastAPI是一个可快速构建API服务的Web框架，可与 NodeJS 和 Go 比肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic），是最快的 Python Web 框架之一。更多详情见官网FastAPI官网地址本文对FastAPI的开发部署以及生产环境部署做一个记录。
前后端分离是现代 Web 开发的趋势。使用 FastAPI 和 Vue.js 可以构建一个高效、灵活且易于维护的 Web 应用。FastAPI 提供了高性能的后端服务，而 Vue.js 作为一种渐进式 JavaScript 框架，可以构建动态的前端界面。本文将详细介绍如何使用 FastAPI 和 Vue.js 实现前后端分离的项目，包括环境搭建、API 开发、前端页面构建以及数据交互。
FastAPI 内部提供了一个 HTTPException，但是我们也可以自定义，但是注意：我们自定义完异常之后，还要定义一个 handler，将异常和 handler 绑定在一起，然后引发该异常的时候就会触发相应的 handler。""""""pass# 通过装饰器的方式，将 ASCIIException 和 ascii_exception_handler 绑定在一起"""当引发 ASCIIEx
大家好，我是yma16，本文分享关于vue3 + fastapi 实现选择目录文件上传到服务器指定位置。vue3系列相关文章：前端vue2、vue3去掉url路由“ # ”号——nginx配置csdn新星计划vue3+ts+antd赛道——利用inscode搭建vue3(ts)+antd前端模板认识vite_vue3 初始化项目到打包python_selenuim获取csdn新星赛道选手所在城市用
一款 Python 语言基于FastAPI、Vue、ElementUI、MySQL等框架精心打造的一款模块化、高性能、企业级的敏捷开发框架，本着简化开发、提升开发效率的初衷触发，框架自研了一套个性化的组件，实现了可插拔的组件式开发方式：单图上传、多图上传等一系列个性化、轻量级的组件，是一款真正意义上实现组件化开发的敏捷开发框架。
数据解析：Pydantic模型可以将数据从不同的来源（例如JSON字符串、字典等）解析为模型的实例。继承，并根据你的需求定义模型的字段和类型。这些字段的类型可以是Pydantic内置的类型，也可以是自定义的类型。是Python内置的JSON模块中的一个函数，用于将Python对象转换为JSON格式的字符串。是Pydantic库中定义的基类，提供了许多有用的功能和属性，用于定义数据模型、验证和解析数
最近，在内网中部署了一台GPU服务器用于处理AI请求，使用的是FastAPI框架。需要注意的是，部署服务的机器使用的是windows系统，并且在windows中安装了wsl，GPU服务就部署在wsl的ubuntu系统中。问题的解决方案是需要在windows电脑中给wsl中的ip作映射，否则局域网内的其他访问请求只能访问到这台部署电脑的windows上，但是不能访问到这台电脑的wsl中。：本地使用l
简介：本次用到的模型为基于yolov5自训练的口罩检测识别模型，测试工具是postman，简单在次做一个知识分享，也是给自己留一份记忆，比较适合刚入门人工智能行业的小白，如有问题请在下方留言，多多探讨，如有错误，请指正 抱拳抱拳抱拳。3、找到yolov5源码中的detect.py文件,然后修改其中的如图所示： 在run方法最后新增代码，返回推理完成后图片的路径。6、打开postman工具，配置参数
cors跨域是浏览器的问题，只要使用浏览器，不同IP或者不同端口之间通信，就会存在这个问题。文档地址：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/first-steps/5、在vue3中，使用axios请求fastapi开发的接口，并将接口的返回数据，渲染到vue3开发的页面中。文档：https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutori
Langchain-Chatchat项目针对知识库操作的的接口文档
requests库response.text/content/json的区别
问题：fastapi定义的无法对输出模型序列化。解决 ： 检查最近添加的输出模型 如果不好找。，先在注册路由中逐个排查。
在本篇文章之前的接口，我们每个接口异常返回的数据格式都不一样，处理起来也没有那么方便，因此我们可以封装一个统一的json。改造后，我们的返回消息，可以自定义code，message，data。接下来我们再次改造下我们的新建用户的接口。把代码统一放到common下面的json_tools.py里面，我们在接口返回的时候调用。这样我们就完成了统一接口响应处理，后续我们可以在所有的接口中使用。我们看下修
退出登录直接清楚token。fastapi使用的jwt做的验证： https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/security/oauth2-jwt/token_verify.py三个方法，
整个部署逻辑和django的部署比较相似，不过还是有一些不同的地方。首先，使用的python镜像不是官方的，而是fastapi作者准备的一个镜像，这个镜像可以自动读取服务器的cpu数量确认启动的workers数，这个镜像仅适合但服务器的docker部署，不适合k8s使用。
在添加这几个模块之前，我们把最开始的两个模块权限补齐了，当时没有登录添加的cache和common。
使用容器的方式部署只是掌握这项技能的基础，在使用Docker-compose的过程中会有些稍许的不同。毕竟踩过的坑才算是跨过去的坎。具体会使用到Supervisor、Gunicorn、Postgres等。
一、下载comfyui（ComfyUI_windows_portable）新建static文件夹，在该文件夹下新建index.html。双击run_nvidia_gpu.bat开启命令行。下载workflow_api.json。
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