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爬虫管理平台-最新版本发布TaskPyro 是一个轻量级的 Python 任务调度平台，专注于提供简单易用的任务管理和爬虫调度解决方案。它能够帮助您轻松管理和调度 Python 任务，特别适合需要定时执行的爬虫任务和数据处理任务。

模型部署与提供服务FastApi (提供接口服务)LLamafactory(模型测试)AutoDL-SSH（隧道工具）FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 并基于标准的 Python 类型提示。

【项目归档】数据抓取+GenAI+数据分析年后这两个月频繁组织架构变动，所以博客很久没更新。现在暂时算是尘埃落定，趁这段时间整理一下。入职九个月，自己参与的项目有4个，负责前后端开发，测试，devops（全栈/doge），总结一下背景，技术栈以及个人在开发方面的思考。 A和B分别是【Python开发】大模型应用开发项目整理中数据抓取和GenAI部分。

本地大模型编程实战(32)用websocket显示大模型的流式输出在与 LLM(大语言模型) 对话时，如果每次都等 LLM 处理完毕再返回给客户端，会显得比较卡顿，不友好。如何能够像主流的AI平台那样：可以一点一点吐出字符呢？本文将模仿后端流式输出文字，前端一块一块的显示文字。主要的实现路径是：

fastapi和flaskapi有什么区别FastAPI 和 Flask 都是 Python 的 Web 框架，但设计目标和功能特性有显著差异。以下是它们的核心区别：

FastAPI系列06：FastAPI响应（Response）在“FastAPI系列05：FastAPI请求（Request）”一节中我们详细了解了FastAPI程序对请求参数的校验和处理，在程序中这些处理后的数据将被送入业务逻辑单元，进行进一步的处理，最终向客户端返回HTTP响应。本节我们通过FastAPI实现大文件断点续传等示例详细讨论FastAPI向客户端返回HTTP响应的内容。

FastAPI + Redis Pub/Sub + WebSocket 组合解决方案的详细介绍以下是对 FastAPI + Redis Pub/Sub + WebSocket 组合解决方案的详细介绍，涵盖技术原理、实现步骤、协作流程和适用场景。

开发基于python的商品推荐系统，前端框架和后端框架的选择比较开发一个基于Python的商品推荐系统时，前端和后端框架的选择需要综合考虑项目需求、开发效率、团队熟悉度以及系统的可扩展性等因素。以下是一些推荐的框架和建议：

FastAPI 零基础入门指南：10 分钟搭建高性能 API想象一下，用 Python 写 API 可以像搭积木一样简单，同时还能拥有媲美 Go 语言的性能，这个框架凭借三大核心优势迅速风靡全球：

Python-Agent调用多个Server-FastAPI版本Agent调用多个McpServer进行工具调用参考网址：VSCode配置Python开发环境：https://blog.csdn.net/cloud323/article/details/144103355

像风一样自由2020

FastMCP与FastAPI：构建自定义MCP服务器模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)是一种让AI模型与外部工具和服务交互的标准。本文将介绍FastMCP和FastAPI，并通过实例展示如何创建自定义MCP服务器。

数据智能老司机

使用 FastAPI 构建生成式 AI 服务——与生成模型的实时通信在本章中，你将学习以下内容：本章将探讨 AI 流媒体工作负载，如聊天机器人，详细介绍如何使用实时通信技术，如 SSE 和 WebSocket。你将了解这些技术之间的区别，以及如何通过构建端点实现模型流媒体，特别是实时文本到文本的交互。

数据智能老司机

使用 FastAPI 构建生成式 AI 服务——AI集成与模型服务在本章中，您将学习到：在本章中，您将学习各种生成性AI模型的机制以及如何在FastAPI应用程序中为它们提供服务。此外，使用Streamlit UI包，您将创建一个简单的浏览器客户端，用于与模型服务端点交互。我们将探讨不同的模型服务策略，如何预加载模型以提高效率，以及如何使用FastAPI功能进行服务监控。

十分钟空间

有哪些常用的Python后端开发框架？以下为你介绍一些常用的 Python 后端开发框架，包含各自的特点、适用场景与示例代码：这些框架各有优势，你可根据项目的规模、性能需求、开发周期等因素来选择合适的框架。

FastAPI WebSocket 聊天应用详细教程这是一个基于 FastAPI 和 WebSocket 实现的实时聊天应用，支持一对一聊天、离线消息存储等功能。

众智创新团队

Flutter与FastAPI的OSS系统实现作者：孙嘉成目录一、对象存储二、FastAPI与对象存储2.1 缤纷云S4服务API对接与鉴权实现2.2 RESTful接口设计与异步路由优化

Python依赖注入完全指南：高效解耦、技术深析与实践落地依赖注入（DI）不仅是一种设计技术，更是一种解耦的艺术。它通过削减模块间的强耦合性，为系统提供了更高的灵活性和可测试性，特别是在 FastAPI 等现代框架的微服务架构中表现尤为突出。本文从理论到实际应用，深入探讨了依赖注入的核心理念与最佳实践。通过构造函数注入、方法注入等模式及详解案例，我们为开发者提供一整套从理论到落地的全面指南；同时，本文也帮助读者规避过度设计的陷阱，并针对异常处理、安全增强等场景展开高阶探讨，为架构师和 Python 开发者提供切实可行的解决方案。

Server - 使用 FastAPI + OpenTelemetry + Zipkin 搭建 Python 服务欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/147312078

使用Trae编辑器开发Python Api (FastApi 框架)现在能够自动写代码的编辑器，最火热的就是Cursor 和 Trae了； Cursor：是国外的，免费版的 Agent 也有次数限制，升级 Pro版本的话每个月20美元，Business的更贵；背靠 VS Code，插件生态没得说，几乎你能想到的功能都有现成的轮子；付费版的 Agent 能力强大，适合处理复杂任务，但免费版能力受限。 Trae: 目前 Trae 是完全免费的,免费是王道！界面是中文，本土化出色，适合快速搭建原型或处理中等复杂度的任务；所以，Trae适合初始项目、小型项目，复杂的大型项目C

FastAPI依赖注入性能优化策略title: FastAPI依赖注入性能优化策略 date: 2025/04/12 00:53:48 updated: 2025/04/12 00:53:48 author: cmdragon