Fastapi/Tortoise早期模型初始化 - 腾讯云开发者社区

使用 Tortoise ORM 连接数据库的第一步是安装 Tortoise ORM：pip install tortoise-orm然后，需要定义一个名为 Tortoise 的全局实例，并使用它来初始化数据库连接...：from tortoise import Tortoisefrom tortoise.contrib.fastapi import register_tortoiseDB_URL = "sqlite:...Tortoise.init 函数初始化数据库连接，并使用 Tortoise.generate_schemas 函数自动创建数据库表。...使用 Tortoise ORM 进行 CRUD 操作与使用 SQLAlchemy 相同。只需定义数据库模型类，然后使用 Tortoise 实例进行操作。...例如，以下代码向数据库中插入一个新用户：from tortoise.contrib.fastapi import HTTPNotFoundErrorfrom tortoise.contrib.pydantic

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数据库和ORMS：使用Tortoise ORM与数据库通信

创建数据库模型 3. 设置 `Tortoise` 引擎 4. create 5. 查询 6. 修改、删除 7. 添加关联 8....import register_tortoise from typing import Optional, List, Tuple from fastapi import FastAPI, Depends..., PostTortoise app = FastAPI() TORTOISE_ORM = { "connections": {"default": "sqlite://cp6_tortoise.db...import register_tortoise from typing import Optional, List, Tuple from fastapi import FastAPI, Depends..."default_connection": "default", }, }, } 初始化迁移环境 (cv) PS D:\gitcode\Python_learning> aerich

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API 接口开发也没那么难，Python FastAPI Web 框架教程来了！

一、FastApi 1.FastAPI 可以做什么它由 Sebastian Ramirez 开发开发网站开发 web API 做一个测试平台做一个持续集成工具生成文档 2.为什么要学习 FastAPI...uvicorn.run(app) 返回结果 11.代办事项小案例 main.py index.html 运行项目 main.py index.html 运行项目 12.绑定数据库安装 tortoise-orm...安装 aiomysql main.py 13.数据库访问 models.py from tortoise import Model,fields class Todo(Model):...import Jinja2Templates from tortoise.contrib.fastapi import register_tortoise from dao.models import...Todo app=FastAPI() template=Jinja2Templates("pages") # 数据库绑定 register_tortoise(app,db_url="mysql://root

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Python流行orm框架对比

Django ORM的核心特性是自动迁移系统和对常用查询的抽象，使得开发者能够非常方便地进行数据模型的定义、查询和维护。...Tortoise ORM：这是一个现代的异步ORM，专为Python的异步框架（如FastAPI、Starlette）设计。它的API设计类似Django ORM，易于上手，支持多种数据库。...深度集成Pydantic，用于数据验证和模型序列化，特别适合与FastAPI配合使用。...Tortoise ORM：优点：异步支持，适合异步框架如FastAPI和Sanic，提供Django风格API。缺点：数据库支持有限，社区相对较小。...Tortoise ORM：需要理解asyncio以有效使用，对于初学者来说可能有一定的学习门槛。

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全面拥抱 FastApi — 响应模型

大家好，我是村长~~ 今日 fastApi 干货来了，文末还有书籍赠送噢~~ 在 fastApi 中可以定义请求体body模型，关于这部分内容可以查看之前的文章同样的，fastApi 支持在定义路径操作的时候...文档其中，个人觉得最重要的一点是：把输出的数据字段限制在该模型以内！...而且，response_model 接收的类型与声明 Pydantic 模型属性的类型，语法完全相同使用响应模型先来看下简单的用法，定义一个响应模型 User from pydantic import...，在路径操作装饰器函数中设置 response_model 参数，代码如下： from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/user...细心的朋友应该发现了，上面定义的 User 模型中，sex 是默认参数但是有时候我们不需要返回未修改的或者为默认值的字段例如，NoSQL 数据库的模型中往往包含很多可选属性，如果输出含默认值的属性

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FastAPI基础-数据模型

定义数据模型在FastAPI中，我们可以使用Python的标准类型注释来定义数据模型。...数据模型继承在FastAPI中，我们可以使用数据模型继承来重用字段和方法。...如果请求体中的数据与User模型不兼容，FastAPI将自动返回400 Bad Request响应，并提供有用的错误消息。数据模型文档在FastAPI中，我们可以使用数据模型来自动生成文档。...FastAPI将自动从数据模型中提取字段名、类型和默认值，并将其包含在生成的文档中。...数据模型序列化在FastAPI中，我们可以使用数据模型来自动序列化输出数据。当我们返回一个数据模型对象时，FastAPI将自动将其转换为JSON格式，并在响应中返回。

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FastAPI（19）- Response Model 响应模型

前言前面文章写的这么多路径函数最终 return 的都是自定义结构的字典 FastAPI 提供了 response_model 参数，声明 return 响应体的模型什么是路径操作、路径函数 # 路径操作...import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str...因为路径函数的返回值并不是固定的，可能是 dict、数据库对象，或其他模型但是使用响应模型可以对响应数据进行字段限制和序列化区分请求模型和响应模型的栗子需求假设一个注册功能输入账号、密码、昵称...、邮箱，注册成功后返回个人信息正常情况下不应该返回密码，所以请求体和响应体肯定是不一样的实际代码 from typing import Optional from fastapi import FastAPI...password，所以最终返回的响应数据也不会包含 password FastAPI 通过 Pydantic 过滤掉所有未在响应模型中声明的数据正确传参的请求结果查看 Swagger API 文档

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FastAPI基础-数据模型示例

如何使用数据模型来验证和序列化输入和输出数据：from typing import Listfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp...= FastAPI()class User(BaseModel): id: int name: str email: str password: str friends:...User模型表示用户的完整信息，CreateUserRequest模型表示创建用户所需的信息，CreateUserResponse模型表示创建用户后返回的信息。...我们还使用CreateUserResponse模型来序列化输出数据，并在create_user函数中使用它来返回新用户的信息。...在get_user函数中，我们使用User模型来验证输出数据，并将其返回给客户端。通过使用数据模型，我们可以轻松地进行数据验证和序列化，以及自动生成文档。这使得我们的代码更加健壮，易于维护和扩展。

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FastAPI 学习之路（十四）响应模型

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FastAPI-数据库和ORM（一）

FastAPI 是一个用于构建 Web 应用程序的 Python 框架。它在许多方面都比其他框架快，具有简洁的语法和易于使用的工具。其中包括与数据库交互的工具，即 ORM（对象关系映射）。...FastAPI 内置了多个 ORM 工具，例如 SQLAlchemy 和 Tortoise ORM。...autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) 现在可以使用 SessionLocal 实例来打开新的数据库会话： db = SessionLocal() 在 FastAPI...只需要定义数据库模型类，然后使用会话实例进行操作。...此外，它还定义了一个名为 items 的反向关系，它与 Item 模型类相关联。使用 db 实例进行 CRUD 操作很简单。

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FastAPI（21）- 多个模型的代码演进

前言在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/9/22 8:28 上午 # file: 19_extra models.py """ import uvicorn from fastapi...import FastAPI from typing import Optional from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI()...模型，作为其他模型的基础然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来...import FastAPI from typing import Optional from pydantic import BaseModel, EmailStr app = FastAPI()

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开源语言大模型演进史：早期革新

Wolfe OneFlow编译翻译｜杨婷、宛子琳（引自[12, 20]）语言模型的研究历史可追溯到早期的模型，如GPT、GPT-2以及在Transformer语言模型出现之前就已存在的循环神经网络技术...这些模型的惊人性能引起了人们对语言建模和生成式人工智能的极大兴趣。尽管这些早期语言大模型非常强大，但其中多数都是闭源的。...首先，从一个随机初始化的LLM开始，我们需要使用语言建模目标，在大规模的原始文本语料库上对模型进行训练，这些语料库通过多个不同的来源精心策划而成。...然而，最初的几个模型一经提出，开源LLM的研究进展便如同打开了闸门，势不可挡（甚至是过于迅速）。接下来，我们将了解一些早期模型，更新发布的开源LLM将在本系列的后续部分进行介绍。...（引自[12]）其他重要模型本文试图概括在开源LLM研究早期提出的重要模型。但除此之外还有一些值得关注的重要模型。

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零初始化模型

零初始化模型是指在训练神经网络时，将所有权重初始化为零的模型。...零初始化模型，即将神经网络中的所有权重初始化为零，通常不被推荐，因为它具有一些显著的缺点，但在特定情况下也可能有一些潜在的优点。...特定层或连接的忽略：如果某些层或连接在训练的早期阶段不需要，零初始化可以作为一种简单的方式来忽略它们。...模型压缩：在模型压缩中，零初始化可以看作是权重剪枝的一个极端情况，有助于识别和移除不重要的连接。然而，即使在这些潜在的优点中，零初始化通常也不是最佳选择。...在大多数实际应用中，更倾向于使用小的随机数初始化（如Xavier初始化或He初始化），以确保网络能够有效地学习。零初始化的任何潜在优点都可以通过更精细的初始化策略和其他训练技巧来更好地实现。

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fastapi 响应模型响应状态码表单参数

添加输出模型 3. 响应模型编码参数 4. response_model_include 和 response_model_exclude 5. 代码复用：继承 6. Union 7....表单参数 learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/response-model/ 1. response_model 响应模型不是路径参数...添加输出模型输出的时候不给密码，更改响应模型为不带密码的 from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI,...user_in.password) user_in_db = UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password) # 使用user_in的数据初始化...user_in.password) user_in_db = UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password) # 使用user_in的数据初始化

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FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践

本篇文章将介绍如何结合 FastAPI 和 ONNX，实现机器学习模型的高效部署，并分享其中的最佳实践。...答案就是——FastAPI + ONNX！为什么选择 FastAPI 与 ONNX高性能：FastAPI 与 ONNX Runtime 的组合，提供了高效的推理和响应速度，让你的服务飞起来！...应用现在，我们来创建一个基于 FastAPI 的应用，将模型部署为一个 API 服务。...安装依赖首先，安装必要的依赖包：pip install fastapi uvicorn[standard] onnxruntime定义 FastAPI 应用编写应用主文件 main.py：from fastapi...2.构建 FastAPI 应用from fastapi import FastAPI, File, UploadFilefrom PIL import Imageimport onnxruntime as

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FastAPI从入门到实战（2）——Pydantic模型

而且FastAPI就是基于python的类型提示和Padantic实现的数据验证。...__fields__.keys()) # （这里查看所有字段）定义模型类的时候，所有字段都注明类型，字段顺序就不会乱输出： {'id': 123, 'name': 'MinChess', 'signup_ts...signup_ts='2022-12-20 12:12:30' friends=[1, 2, 3] dict_keys(['id', 'name', 'signup_ts', 'friends']) 递归模型...利用sqlalchemy创建模型 Base = declarative_base() class CompanyOrm(Base): __tablename__ = 'companies'...__fields__.keys()) # （这里查看所有字段）定义模型类的时候，所有字段都注明类型，字段顺序就不会乱 print("====="*6,'递归模型','====='*6) class

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论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能

研究人员面临的一个挑战是如何为给定的下游任务有效地选择最合适的预训练模型，因为这个过程通常需要在模型训练中用于性能预测的昂贵计算成本。...该方法利用模型的累积信息来预测模型的预测能力，在神经网络训练的早期阶段这样做可以节省资源。...提出了用于神经网络模型选择的神经电容度量βeff。基于5个基准数据集的17个预训练模型的实验结果表明，我们的βeff方法优于现有的学习曲线预测方法。...作为表征生物和人工神经网络的通用神经电容度量（neural capacitance metric），可以为可训练权重构建线图并以与一般动态系统相同的形式重新制定训练动态系统，使βeff属性能够在训练过程的早期阶段通过少量观察预测图神经网络的最终准确性...结果验证了 βeff 作为基于早期训练结果预测一组预训练模型的排名的有效指标。

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使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型

所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Flask和FastAPI。...FastAPI FastAPI是一个现代的web框架，可以用于基于OpenAPI标准使用Python 3.6+构建api。FastAPI提供的代码只需进行最小的调整即可用于生产环境。.../model/best.pt '， source= ' local '):它从本地目录加载自定义yolov5模型。' custom '参数指定模型架构，' ..../model/best.pt '是定制训练模型文件的路径，' source '表示模型位于本地。conf = 0.5:设置对象检测的置信度阈值。只有置信水平大于0.5的对象才会被包含在检测结果中。...2、Get_image_from_bytes():调整图像大小以确保与模型期望的兼容性。

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论文推荐：在早期训练阶段预测下游模型性能

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fastapi 请求体 - 多个参数字段Field 嵌套模型

嵌套模型 7.1 List 字段 7.2 子模型作为类型 8. 特殊类型校验 9. 带有一组子模型的属性 10....混合使用 Path、Query 和请求体参数 from fastapi import FastAPI, Path from typing import Optional from pydantic import...字段可以使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据 from fastapi import FastAPI, Path, Body from typing...嵌套模型 7.1 List 字段将一个属性定义为拥有子元素的类型，如 list class Item(BaseModel): name: str price: float = Field...from fastapi import FastAPI, Path, Body from typing import Optional, List, Set from pydantic import

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