因为一些工作需要,我们经常会做一些数据持久化的事情,例如将临时数据存到文件里,又或者是存到数据库里。 对于一个规范的表文件(例如csv),我们如何才能快速将数据存到mysql里面呢?...正文 对于一个正式的csv文件,我们将它打开,看到的数据是这样的: ? 这个数据很简单,只有三个列,现在我们要使用python将它快速转存到mysql。...我们这边是将csv批量写到数据库,需要设置local_infile参数,如果不添加会报错。...cur.execute("set names utf8") cur.execute("SET character_set_connection=utf8;") 下面我们来打开我们的csv文件,读取里面的内容...完整代码: import pymysql # file_path = "exam.csv" # table_name = 'update_time_table' file_path = "export.csv
在本教程中,我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组,并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中,我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以,让我们潜入! 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件?...最后,我们使用 NumPy 库中的 np.savetxt() 方法将 NumPy 数组保存到名为 output 的 CSV 文件中.csv。...结论 在本文中,我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。
例如:from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFileapp = FastAPI()@app.post("/files/")async def create_file...文件上传的完整示例下面是一个完整的FastAPI文件上传的示例代码:from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFileimport shutilimport...osapp = FastAPI()@app.post("/files/")async def create_file(file: bytes = File(..., max_length=100000...shutil.copy2(fileb.filename, "/app/data") return {"file_size": len(file), "token": token}在这个示例中,我们声明了一个POST...我们将文件保存到了当前目录下的file.txt文件中,同时将fileb保存到了/app/data目录下。
1.1 Python开发的独特挑战 Python就像瑞士军刀,功能强大但容易用错: # 场景对比:读取并处理一个大型CSV文件 # ❌ 通用Claude可能给你的代码 import csv data...= [] with open('large_file.csv', 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader:...微服务 输入指令: 创建一个用户管理的FastAPI服务,包含CRUD操作和认证 Python子代理输出: # app/main.py - FastAPI主应用 from fastapi import...应用 app = FastAPI( title="用户管理API", description="基于FastAPI的用户管理微服务", version="1.0.0",...compression='snappy', index=False ) logger.info(f"处理完成,结果保存到
如何处理文件上传并保存当你接收到一个文件之后,你需要将它保存到你的服务器上。在FastAPI中,你可以使用Python的标准库os和shutil来处理文件上传和存储。...from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFileimport shutilimport osapp = FastAPI()@app.post("/files...shutil.copy2(fileb.filename, "/app/data") return {"file_size": len(file), "token": token}上面的代码将文件保存到了当前目录下的...file.txt文件中,同时将fileb保存到了/app/data目录下。...你可以使用f.write(file)将bytes类型的文件写入到文件中。
在FastAPI中,GET和POST请求可以通过装饰器@app.get()和@app.post()来定义。下面我们分别介绍一下它们的用法。...POST请求 与GET请求不同,POST请求通常会将数据发送到服务器以便服务器执行计算或保存数据等操作。在FastAPI中,我们可以使用@app.post()装饰器来定义一个处理POST请求的路由。...下面是一个简单的使用FastAPI实现POST请求的示例: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post('/users') async...def create_user(user: User): # 将用户数据保存到数据库中 return {'status': 'success'} 在这个示例中,我们创建了一个名为/users...我们可以从这个实例中获取用户提交的数据,并将其保存到数据库中。 需要注意的是,对于POST请求,在FastAPI中通常需要指定请求体格式(比如JSON或表单),以便能够正确地解析提交的数据。
下面给出了一个任务:利用FastAPI搭建文件上传服务器,给出上传接口,并保存到服务器指定位置。 需要使用的Python包:fastapi和uvicorn。...服务器代码 其中with open(file.filename, “wb”)是将客户上传的文件保存起来,上传的url地址为host:port/file_upload,可以自定义端口和host。...Python import time import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post...file_upload" path = "C:\\Users\\me\\Desktop\\pic.jpeg" files = {'file': open(path, 'rb')} r = requests.post...(url, files=files) print(r.url) print(r.text) PS:除了Python客户端外,还可以采用在JS中编写post请求(服务器端代码无需修改),实现在浏览器中上传文件到服务器
使用Python FastAPI开发一个抽奖活动系统,包含以下功能模块:1....安装好后我将项目打包上传到服务器中。随后,使用了前面提到的安装环境命令,以及运行命令,成功在服务器中将项目运行起来。...项目总体# 抽奖活动系统 (FastAPI + MySQL)## 功能概述- 报名提交:姓名、手机号、平台、链接/截图地址- 管理后台API:列表、抽奖、导出CSV、查看中奖名单- 简易防刷:同一手机号或...8000/index.html - 管理后台页:http://localhost:8000/admin.html - 管理接口需在请求头携带 `x-admin-token`## API 设计- POST...`/api/participants` 提交报名- GET `/api/participants` 报名列表- POST `/api/admin/raffle` 执行抽奖(需 `x-admin-token
db_user = User(**user.dict()) db_user.role=roles.id db.add(db_user) db.commit() # 提交保存到数据库中...User.username == username,User.status==False).first() 接下来,我们看下注册接口的逻辑 1.校验参数是否合规 2.查询用户名是否存在 3.密码加密 4.保存到数据库...from fastapi import APIRouter, Request from fastapi import Depends, HTTPException, Header from models.crud...hashed_password) def get_password_hash(password): return pwd_context.hash(password) # 新建用户 @usersRouter.post...from fastapi import FastAPI from routers.user import usersRouter app = FastAPI() app.include_router(usersRouter
YourTTS模型(首次会下载) tts = TTS(model_name="tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts") # 4) 合成文本,保存到...# custom_tts_api.py from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from TTS.api import TTS...模块03_语音交互/code" .venv\Scripts\Activate.ps1 python local_assistant.py 麦克风就绪后说“你好助手”,随后说出“天气/时间”等关键词,系统将ASR...十、扩展建议 唤醒词引擎:将简单文本匹配替换为更稳健的Porcupine或Snowboy(需额外许可/模型)。 对话策略:引入意图槽位与状态机;高风险操作增加二次确认与回滚提示。...指标记录:为local_assistant增加延迟、误唤醒比例与TTS参数日志;保存到CSV以便可视化。
响应状态码 在@app.post()方法中添加status_code参数: from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/items...引入了status,可以方便的录入这些状态: from fastapi import FastAPI, status app = FastAPI() @app.post("/items/", status_code...请求文件 示例: from fastapi import FastAPI, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async...create_upload_file()的类型为UploadFile,它会在内存设置一个最大存储,超出最大存储,就会把数据转存到磁盘,适用于大文件。...import FastAPI, File, UploadFile from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI() @app.post
本指南将帮助你规划一条从后端到AI的平滑过渡之路。为什么后端开发者适合学习AI?...等语言,但AI领域Python是主流:# 示例:快速上手Python数据处理import pandas as pdimport numpy as np# 类似SQL的数据操作data = pd.read_csv...('dataset.csv')filtered_data = data[data['score'] > 80]grouped = data.groupby('category').mean()# 数组操作...将AI模型转化为实际服务:# 使用FastAPI部署模型(类似你的REST API)from fastapi import FastAPIimport joblibapp = FastAPI()model...= joblib.load('model.pkl')@app.post("/predict")async def predict(features: list): prediction = model.predict
该工具主要用于协助规范FastAPI项目的目录及代码风格等,工具目标: 【工具重于规范】规范FastAPI后端接口项目开发; 提升后端开发效率,减少重复工作; 增加不同项目间共享模块开发的可能性。...git clone命令的根目录 fas config --set --root-path=/var/www/src # 可以查看配置信息 fas config # clone项目 # 项目会自动保存到规范化的目录中...FastAPI项目开发 编码风格遵循PEP8,接口风格参考RESTFul。...编辑器需要配置为LF,而不是CRLF) 文件统一使用UTF-8编码 接口响应的异常类型使用HTTP的状态码 HTTP方法的使用场景: GET: 获取数据 DELETE: 删除数据 PUT: 修改数据 POST...Dockerfile # Docker ├── requirements.txt # 项目依赖包 模块的路由及其配置文件直接放到模块目录下,而不是将所有路由配置独立到一个目录
fastapi import FastAPI, File app = FastAPI()@app.post("/files/")async def create_file(file: bytes =...创建文件(File)参数的方式与 Body 和 Form 一样: from fastapi import FastAPI, File @app.post("/files/")async def create_file...可选文件上传 可以通过使用标准类型注解并将 None 作为默认值的方式将一个文件参数设为可选: @app.post("/uploadfile/") async def create_upload_file...带有额外元数据的 UploadFile 您也可以将 File() 与 UploadFile 一起使用,例如,设置额外的元数据: from fastapi import FastAPI, File, UploadFile...app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_file(file: bytes = File(description="A file read
可选增强条码/二维码绑定(扫码记录出入场)物联网/传感器接入(运行时长、故障报警)租赁合同与费用对接(与ERP/财务联动)移动端APP/小程序(现场拍照、离线同步)看板(设备在场/待检/维修中/闲置)维保计划与提醒...2.1 FastAPI 示例(关键路由)# requirements: fastapi, uvicorn, sqlalchemy, pymysqlfrom fastapi import FastAPI,...: strdef get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close()@app.post...保证现场记录真实性的做法包括:1)拍照时自动记录时间戳、GPS(若允许)和上传者ID,将这些元信息与图片一起保存;2)图片和单据入库后写审计日志,记录所有修改操作和操作者;3)对关键单据(入场单、退场单...与财务系统对接时,定义清晰的费用科目(如设备维修费、备件消耗)并提供接口或导出文件(CSV/凭证)给财务。对于共享设备,应支持按使用时长或使用天数分摊费用。
"]) def home(): # handle POST if request.method == "POST": return {"Hello": "POST"}..."} @app.post("/") def home_post(): return {"Hello": "POST"} FastAPI 为每个方法提供单独的装饰器: @app.get("/"...然后通过 response_model 参数将响应模型传递给装饰器。 现在,如果我们将请求本身作为响应返回,Pydantic 将省略 password ,因为我们定义的响应模型不包含密码字段。...通过几行代码,您可以将基本的 HTTP 身份验证添加到您的应用程序中: import secrets from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException...链接:https://juejin.cn/post/7219225476706140218
本文将通过一个完整的实战项目,介绍如何使用 FastAPI 框架开发 AI 聊天应用,重点讲解连续多轮对话的实现原理和核心技术。...message_data)) redis_client.ltrim(conversation_key, , ) # 只保留最近20条消息 通过 userid + 会话 id 生成 key,将消息保存到...user_msg = ChatMessage(role="user", content=user_message) save_message(session_id, user_msg) 首先将用户的问题保存到...开始新对话 @app.post("/chat/start") async def start_chat(user_id: str): session_id = generate_session_id...startNewChat() { // 调用后端API创建新会话 const response = await fetch('/api/chat/start', { method: 'POST
File 参数 from fastapi import FastAPI, Form, File, UploadFile app = FastAPI() @app.post("/files/") async...import HTMLResponse from typing import List app = FastAPI() @app.post("/files/") async def create_files...请求表单与文件 FastAPI 支持同时使用 File 和 Form 定义文件和表单字段 @app.post("/f/") async def create_file( file1: bytes...路径操作参数配置 10.1 status_code,tags tags = [字符串],将反映到 文档中 from typing import Optional, Set from fastapi import...def read_users(): return [{"username": "johndoe"}] 11. jsonable_encoder() 转换 jsonable_encoder() 将
背景 创建 FastAPI 路径操作函数时,通常可以从中返回任何数据:字典、列表、Pydantic 模型、数据库模型等 默认情况下,FastAPI 会使用 jsonable_encoder 自动将该返回值转换为...JSON 字符串 然后,FastAPI 会将与 JSON 兼容的数据(例如 dict)放在 JSONResponse 中,然后将 JSONResponse 返回给客户端 总结:默认情况下,FastAPI...import FastAPI from fastapi.encoders import jsonable_encoder from fastapi.responses import JSONResponse...def get_item(item: Item): return item 这样写也能返回 JSON 数据,是因为FastAPI 是自动帮忙做了转换的 等价写法如下 from fastapi.encoders.../item2 HTTP/1.1" 200 OK 假设将 item Pydantic Model 类型直接传给 JSONResponse 呢?
发送请求体的栗子 注意 请求体并不是只有 POST 请求有,只不过 POST 更常见 在 PUT、DELETE、PATCH 请求中都可以使用请求体 其实,在 GET 请求中也可以用请求体,不过仅适用于非常极端的情况下...() @app.post("/items") async def read_item(item: dict): return {"item": item} if __name__ ==...from typing import Dict from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/Dict/") # 键为 str...做了这几件事 将请求体识别为 JSON 字符串 将字段值转换相应的类型(若有需要) 验证数据,如果验证失败,会返回一个清晰的错误,准确指出错误数据的位置和信息 item 会接收到完整的请求体数据,拥有所有属性及其类型...会将传进来的值自动转换为指定类型的值 将 true 转成 str 类型,即 "True" 将 12.22 转成 str 类型,即 "12.22" 将 12 转成 float 类型,即 12.0 将 true