""" from fastapi import FastAPI from fastapi.testclient import TestClient from fastapi.websockets import...WebSocket app = FastAPI() testClient = TestClient(app) @app.websocket("/ws") async def connect(websocket...("/ws") as websocket: # 接收数据 data = websocket.receive_json() # 断言数据 assert...text")：将给定的数据发送到应用程序，使用 mode="binary" 通过二进制数据帧发送 JSON 接收数据的三种方法 .receive_text()：等待应用程序发送的传入文本并返回它 .receive_bytes...()：等待应用程序发送的传入字节串并返回它 .receive_json(mode="text")：等待应用程序发送的传入 json 数据并返回它，使用 mode="binary" 通过二进制数据帧发送
正文 我们之前的分析都是基于http的请求，那么如果是WebSockets可以支持吗，答案是可以的，那么我们看下如何实现的。...from fastapi import FastAPI, WebSocket from fastapi.responses import HTMLResponse app = FastAPI()...其实很简单，就是我们在后端写一个接受消息的，有消息来了，我们就处理这个消息，不过之前处理的都是http，现在是websocket的。...如何处理呢....我们的前端代码没有修改，只是在后端做了下处理。
ASGI：异步网关协议接口 ，一个介于网络协议服务和Python应用之间的标准接口，能够处理多种通用的协议类型，包括HTTP，HTTP2和WebSocket。...WSGI和ASGI的区别 WSGI是基于HTTP协议模式的，不支持WebSocket，而ASGI的诞生则是为了解决Python常用的WSGI不支持当前Web开发中的一些新的协议标准。...通常使用： POST：创建数据。 GET：读取数据。 PUT：更新数据。 DELETE：删除数据。...PATCH: 修改单一数据 配置请求方法： @app.post() @app.put() @app.delete() @app.get() FastAPI中请求数据 url请求参数是通过...Query 是 FastAPI 提供的一个函数，用于处理查询字符串中的参数。
一、FastAPI的主要特点 1、快速 FastAPI是一个非常快速的框架，它使用了Python 3.6+的async/await语法，这使得它可以处理大量的并发请求。...FastAPI还使用了Starlette框架的一些特性，如异步请求处理、WebSocket支持和HTTP/2支持，这些都使得FastAPI的性能非常出色。...二、FastAPI的优势 1、性能出色 FastAPI是一个非常快速的框架，它使用了Python 3.6+的async/await语法，这使得它可以处理大量的并发请求。...FastAPI还使用了Starlette框架的一些特性，如异步请求处理、WebSocket支持和HTTP/2支持，这些都使得FastAPI的性能非常出色。...FastAPI还提供了一组强大的依赖注入工具，可以轻松地管理API中的依赖关系。 3、支持多种数据格式 FastAPI支持多种数据格式，如JSON、XML、CSV等。
拿到之前的一个简单的接口来作为一个入门级的websocket的 import uvicorn from fastapi import FastAPI, WebSocket app = FastAPI()...其实webscoket接口测试流程就是去创建链接，然后传送数据，接受数据。然后根据链接创建和返回数据进行对应的断言就可以了。...测试发给自己看自己能不能接受到， 一个是群发，看两个能否接受到， 一个是给某个人发，看那个人是否接受到。 A发给B，B可以接受到，C接受不到 接着去实现对应的测试用例的代码。...这里面需要注意：数据传输是根据字符串的，我们发送的是json，需要进行json处理。直接使用json模块进行处理即可。...其实webscoket的测试没有那么难，很简单和我们正常测试的http没什么不同，创建链接，发送数据，接受数据，然后进行断言。只是用的类库，和处理不一样。
本文为原创实战教程，涵盖 FastAPI 核心特性、路由设计、数据验证、数据库集成、认证授权、测试部署全流程，4000+字助你快速掌握现代 Python Web 开发利器。...I/O 操作 强大的数据验证：Pydantic 模型自动验证请求/响应数据 # 安装核心库 (Python 3.7+) pip install fastapi uvicorn[standard...] 二、5 分钟创建你的第一个 API 创建 main.py： from fastapi import FastAPI app = FastAPI( title="企业数据接口平台",...后台任务处理 from fastapi import BackgroundTasks def send_notification(email: str, message: str): # 模拟发送邮件...WebSocket 实时通信 from fastapi import WebSocket active_connections = [] @app.websocket("/ws/notifications
ASGI 是异步网关协议接口，一个介于网络协议服务和 Python 应用之间的标准接口，能够处理多种通用的协议类型，包括 HTTP、HTTP2 和 WebSocket。...FastAPI 基于的 Pydantic 提供了接口数据类型检查的功能。用户不需要做额外的接口参数校验，不用写大量代码验证参数是否为空、类型是否正确，有效减少了代码中的人为错误，提高开发效率。...而对于 Flask 来说，每一个接口都需要在代码中完成数据类型的验证，判断传入的数据是否为空等，增加了项目中的代码量。...用户上传数据时，由于对视频和文本等数据的处理过程相对耗时，所以我们选择了在服务端接受到用户请求时就立刻给用户返回 ✅「已接收到请求」的消息，等后台服务处理完数据后，再给用户发送一个 ✅✅「数据上传成功」...Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。 解锁更多应用场景
这导致许多问题：服务器被迫为每个客户端使用多个不同的底层 TCP 连接：一个用于向客户端发送信息，每个传入的消息都需要建立新连接。协议开销较高，每个客户端到服务端的消息都带有 HTTP 头。...为避免混淆网络中间人（比如拦截代理），以及出于安全考虑，客户端必须对发送给服务端的所有帧进行掩码（Mask）处理。（注意，无论 WebSocket 协议是否运行在 TLS 上，都需要进行掩码处理。）...注意，在所有情况下，必须使用最小字节数编码长度，比如，124 字节长的字符串的长度不能编码为序列 126, 0, 124。有效载荷的长度是“扩展数据”的长度 + “应用数据”的长度。...“扩展数据”的长度可能为 0，在这种情况下，有效载荷长度是“应用数据”的长度。掩码键：0 或 4 字节从客户端发送到服务端的所有帧必须通过包含在帧里的 32 位数值进行掩码处理。...fastapi import FastAPI, WebSocket, WebSocketDisconnect, Requestfrom fastapi.responses import HTMLResponseimport
在FastAPI中使用Cookie 示例代码 服务器向客户端写入Cookie数据 @app.get("/async_set_cookie") async def set_cookie_to_client...使用 curl 命令作为客户端，向服务器发送请求并接收服务端设置的 cookie 数据： curl -c test_cookies -X 'GET' \ 'http://127.0.0.1:18081...127.0.0.1 FALSE / FALSE 0 test_cookie_user_id test_cookie_user_value 服务端接收客户端传入的...Performance: FastAPI optimizes the parameter extraction process....@app.websocket("/ws") async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): await websocket.accept(
传统的 Python Web 服务器（如 WSGI）在处理请求时通常采用同步的方式，即每个请求都会阻塞服务器线程，导致服务器无法同时处理大量并发请求。...这种异步编程模型可以提供更高的性能，并允许处理复杂的并发操作，如长轮询、WebSocket 等。 另外，ASGI 还支持中间件和插件机制，使得开发者可以方便地扩展和定制服务器和应用程序的功能。...FastAPI 结合 ASGI FastAPI 基于 Python 3.8+ 的异步编程模型，使用了异步函数和协程来处理请求和响应。...这使得 FastAPI 能够处理大量并发请求，并实现出色的性能表现。...因此 FastAPI 结合 ASGI 可以充分发挥异步编程的优势，提供高性能和异步处理能力，使得开发者能够构建出高效、可伸缩的 Web API。
前言 socket.io就是基于 websocket 封装的一个库，主要特点是能够进行实时的双向通讯，主要应用场景有实时的聊天，数据实时分析，数据传输，文件协同合作。...有个 socket.io 的fastapi-socketio官方库，该库依赖传统的 python-socketio 库 环境准备 pip install fastapi-socketio fastapi...服务端代码demo from fastapi import FastAPI from fastapi_socketio import SocketManager import uvicorn app...).ready(function () { // 连接服务器 const socket = io('ws://localhost:8000/ws', { transports: ['websocket...与 js版本客户端不匹配，二者不能正常通信。
所以本篇内容将注重于 FastAPI 的项目生产环境，诸如 数据库，路由蓝图，数据验证等问题在 FastAPI 中的具体操作和一些自己碰到的坑，分享给正在进攻 FastAPI 的各位小伙伴。 ?...所以在数据库操作的时候，可以自己定义传入和返回的模型字段来做有效的限制，你只需要继承 pydantic 中的 BaseModel 基类即可，看起来是那么的简单合理。...看看 FastAPI 中如何使用异常处理 from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"foo": "The...自定义自己的异常处理代码 from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exceptions import RequestValidationError...还有吗？ 在茫茫的 FastAPI 文档中我尽可能摸索出一些易用，实用，好用的功能来和大家分享，并尝试投入到实际的生产环境中，在这个过程中去学习更多的东西，体验更好的服务性能。
可以通过访问应用程序中的特定端点来访问此文档，这使得理解和测试 API 变得非常容易，而无需手动编写大量文档。Python 类型提示：FastAPI 的突出功能之一是它使用 Python 类型提示。...通过使用类型提示注释函数参数和返回类型，不仅可以提高代码可读性，还可以使 FastAPI 自动验证传入数据并生成准确的 API 文档。此功能使我们的代码不易出错并且更加自我记录。...数据验证： FastAPI 使用 Pydantic 模型进行数据验证。可以使用 Pydantic 的架构和验证功能定义数据模型。...这可确保传入数据自动验证、序列化和反序列化，从而降低在应用程序中处理无效数据的风险。异步支持：随着Python异步编程的兴起，FastAPI完全拥抱异步操作。...高性能： FastAPI 专为提高速度而构建。由于其异步支持和高效的数据处理，它是可用的最快的 Python Web 框架之一。这意味着您的 Web 应用程序可以处理大量请求而不会减慢速度。
得益于 Starlette 和 Pydantic 的支持，FastAPI 在处理并发请求时表现尤为优异。...简洁优雅的代码：FastAPI 强烈依赖 Python 的类型提示，通过类型提示不仅能提供自动的数据验证和转换，还能自动生成交互式 API 文档。这种特性极大地提升了开发效率和代码的可维护性。...异步支持：FastAPI 对 async 和 await 的原生支持，使其成为构建高并发应用的理想选择，如 WebSocket、后台任务、或其他 I/O 密集型任务。 2....：通过 Pydantic 模型定义请求体，FastAPI 会自动进行数据验证和错误处理。...异步任务和后台任务：FastAPI 原生支持异步任务，使其在处理高并发请求时更加高效。 结语FastAPI 是一个功能强大且现代化的 Python Web 框架，特别适合需要高性能和快速开发的项目。
await send({"type": "websocket.send", ...}) ...玩技术的应该用数据说话，论点永远依托论据，所以我们来简单对两款框架的性能做一个测试，首先分别安装依赖的库。 ...install uvicorn 我们首先干的一件事就是，看看Flask和FastAPI如何处理来自多个客户端的多个请求。...在FastAPI中，异步运行IO绑定的任务。 当然这不能说明太多问题，我们继续使用鼎鼎有名的ApacheBench分别对两款框架进行压测。 ...1068.04个请求，而FastAPI花费2.060秒，每秒可以处理2426.78个请求。
另外一个功能就是数据的验证，确保传入的参数是有效的，例如，有些字段是一个 int，类型而不是字符串，这在检测输入数据是非常有用的。 如果没有数据验证，你就必须用手工写代码来完成所有的检查。...对于嵌套模式它不能处理的非常好。因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。...由于它基于先前的 Python 同步 Web 框架（WSGI）标准，尽管它仍然具有高性能，但它不能处理 Websockets 和其他事物。...FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。...WebSocket支持。 GraphQL支持。 处理中的后台任务。 启动和关闭事件。 测试基于 requests 的客户端。 CORS，GZip，静态文件，流式响应。 会话和 Cookie 支持。
异步支持：原生支持异步编程，轻松处理大量并发请求。 FastAPI 是现代**Python Web**开发的利器，特别适合需要高性能的应用场景，如机器学习模型的在线部署。 ️ 2....高级用法与案例 FastAPI 不仅支持简单的 GET 和 POST 请求，还能处理更复杂的逻辑。...下面是一个更复杂的例子： 案例：构建一个用户注册 API 这个例子展示了如何处理 POST 请求，数据验证，以及异常处理。...异常处理：通过 HTTPException 处理异常情况，返回适当的错误响应。 ❓ 5. 常见问题解答 (QA) Q1: FastAPI 支持异步编程吗？ A: 支持。...能处理文件上传吗？
对于嵌套模式它不能处理的非常好。因此，如果 JSON 体内又有 JSON 对象，这又是嵌套JSON对象JSON对象，它不能很好的生成文档和验证。...它使用以前的 WSGI 标准，这是一个同步框架，所以它不能处理像 WebSockets 和其他异步请求，不管怎么说，它仍然有非常好的性能表现。...由于它基于先前的 Python 同步 Web 框架（WSGI）标准，尽管它仍然具有高性能，但它不能处理 Websockets 和其他事物。...FastAPI使用它来处理所有数据验证，数据序列化和自动模型文档（基于JSON Schema）。...WebSocket支持。 GraphQL支持。 处理中的后台任务。 启动和关闭事件。 测试基于 requests 的客户端。 CORS，GZip，静态文件，流式响应。 会话和 Cookie 支持。
服务器会使用 Content-Type: text/event-stream 来标记返回的数据流，随后可以通过定期发送数据保持连接。当数据到达客户端时，浏览器会自动触发 message 事件进行处理。...客户端可以根据 event 的类型进行不同的处理，比如显示不同的内容或触发特定的交互效果。...SSE 的优势 SSE 与 WebSocket 都是常用于实时数据推送的技术，但相比 WebSocket，SSE 的优势在于实现简单、数据流控制更稳定且具有自动重连机制。...服务端的实现 我们假设服务器使用 FastAPI 框架，以下是一个简单的服务端代码示例： from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import...流式模式与 WebSocket 的对比 尽管流式模式和 SSE 具有诸多优点，但在一些双向通信需求较高的场景中，WebSocket 可能会是更好的选择。
FastAPI与ASGI(异步服务器网关接口)的集成使其成为最快的Python框架之一。 设置环境 建立虚拟环境是软件开发和数据科学中至关重要的第一步。虽然并不总是强制性的，但强烈建议这样做。...这里使用6种食物数据集进行训练，这些数据集在Roboflow上进行了预先注释，可以对鸡翅，炸薯条，饺子，热狗，甜甜圈，华夫饼图像进行分类。...如果你有自己的图像并想要创建一个数据集，你也可以在Roboflow上手动注释它们。...因为 Uvicorn 是一个非常快速、可靠且易于使用的 ASGI 服务器，可以在处理大量并发连接时保持稳定和高效。...Uvicorn 还支持 WebSocket 和 HTTP/2 等新特性，它符合 FastAPI 提倡的现代 Web 开发理念。
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