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FastAPI使用异步 ORM 进行高效数据库操作与管理

在现代 Web 开发中,异步编程已经成为提升性能的关键手段,尤其是当涉及到大量 I/O 操作(如数据库交互)时,异步编程能够有效地提升响应速度和吞吐量。在 FastAPI 中,异步数据库操作不仅提升了应用的性能,还能够更好地与 FastAPI 的异步特性(例如异步请求处理)结合,使得整个应用更加高效、流畅。传统的 ORM(对象关系映射)库,如 SQLAlchemy,通常是同步的,这意味着它们在进行

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#数据库#fastapi#oracle +3
高级 Python Web 开发:基于 FastAPI 构建高效实时聊天系统与并发控制

WebSocket 是一种网络协议,旨在提供在客户端与服务器之间持久化、全双工的通信通道。与传统的 HTTP 请求-响应模型不同,WebSocket 允许客户端和服务器之间建立一个持续的连接,这使得它非常适合用于构建实时应用,如聊天系统、在线游戏和实时数据流等。在传统的 HTTP 通信中,每次请求都需要重新建立连接,而 WebSocket 通过单一的握手过程就可以保持连接的持久性。这种技术可以显著

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#javascript#fastapi#docker +4
Git 协同开发详解:从基础命令到多人协作

在多人协作开发中,通常的流程为:每个开发者从主分支拉取代码 -> 创建自己的功能分支 -> 在功能分支上开发 -> 提交与推送 -> 提交合并请求 -> 解决冲突 -> 合并到主分支。提交、推送与拉取操作是 Git 远程协作中最常见的操作,通过这些命令,用户可以实现本地与远程的代码同步,确保团队成员之间的代码保持一致。多人协作中,冲突是难免的,但 Git 提供了丰富的工具帮助开发者解决冲突,从而顺

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#git#elasticsearch#大数据 +4
Python Web 与低代码/无代码平台的深度融合

这一趋势的背后,是对快速交付和灵活应变需求的推动,尤其在当今快速变化的商业环境中,企业需要迅速响应市场变化。通过简单的配置,用户可以在这些平台上构建自定义的用户界面,连接到后端的 Python API,轻松实现数据交互。总结而言,Python 与低代码平台的集成不仅提升了开发效率,还扩展了应用的功能性。在未来的发展中,低代码平台与 Python 的结合将会成为一种重要趋势,为企业的数字化转型提供强

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#python#前端#低代码 +4
高级 Python Web 开发:利用 FastAPI 构建高效的服务端事件(SSE)实时数据推送

服务端事件(Server-Sent Events,简称 SSE)是一种基于 HTTP 协议的技术,允许服务器通过单向通道向客户端推送实时更新。与 WebSocket 的双向通信不同,SSE 主要是服务器向客户端单方向推送数据,适用于实时更新的场景,如新闻推送、社交媒体通知、实时数据流等。SSE 使用了 HTTP 协议,数据通过格式发送,客户端(如浏览器)通过对象来接收这些数据流。SSE 的实现简单

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#javascript#负载均衡#python +4
高效自动化运维:Python在Linux与Windows环境下的应用

操作系统作为计算机硬件与用户之间的桥梁,扮演着极其重要的角色。操作系统管理计算机的硬件资源,提供运行应用程序的环境,同时也负责文件管理、任务调度和安全性等关键功能。理解操作系统的基本构造和功能,为后续的自动化运维打下基础。在操作系统的世界中,Linux和Windows是最为流行的两种类型。Linux是一款开源操作系统,以其强大的稳定性和安全性广受欢迎,尤其在服务器和云计算环境中广泛使用。Linux

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#运维#自动化#python +2
千万级分布式爬虫:Scrapy-Redis 深入解析与实战

通过以上内容,你可以深入了解 Scrapy-Redis 的分布式结构、环境搭建、源码优化、Redis 队列机制、调度器功能、优先级管理、管道处理以及分布式爬虫的部署与实战。调度器的主要职责是从 Redis 中获取请求并将其分发给爬虫实例,同时将响应结果放回 Redis 中,以便后续处理。: 爬取的数据可以存储在 Redis 中,或者通过 Scrapy 的管道将数据存储到其他数据库中。类是 Scra

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#分布式#爬虫#scrapy +4
Python机器学习模型解释性:LIME与SHAP的应用与可视化

LIME与SHAP是机器学习中两个重要的模型解释工具,前者着重于局部解释,后者则提供全局和局部解释能力。

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#python#机器学习#开发语言 +2
深度学习中的迁移学习:优化训练流程与提高模型性能的策略,预训练模型、微调 (Fine-tuning)、特征提取

在深度学习中,预训练模型是利用在大型数据集上进行训练的模型,这些模型捕捉了丰富的特征信息。例如,在医学影像分类中,通过预训练模型的帮助,可以减少数据需求并提高模型的准确性。微调是迁移学习中的一个重要过程,指的是在预训练模型的基础上,使用特定的数据集进行小范围的训练。特征提取是迁移学习中的另一种策略,主要通过冻结预训练模型的较大部分,仅对最后几层进行训练,以快速适应新的任务。通过冻结基础模型的层,只

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#深度学习#迁移学习#人工智能 +4
机器学习中的回归模型:线性回归与多项式回归的解析与应用

回归分析是监督学习中的核心问题之一,尤其在预测连续值的场景中尤为重要。本文深入探讨线性回归与多项式回归的应用,辅以详尽的Python代码示例,带领读者理解并实现这两类回归模型,并介绍如何优化模型的表现。

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#机器学习#回归#线性回归 +4
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