fastapi

三、FastAPI ：POST 请求、用户接口设计与 Requests 测试目录1、前置知识1.1、什么是HTTP请求方式1.2、GET和POST请求方式1、GET：查询数据（“查”）

30.正则表达式的应用在编写处理字符串的程时，经常会遇到在一段文本中查找符合某些规则的字符串的需求，正则表达式就是用于描述这些规则的工具，换句话说，我们可以使用正则表达式来定义字符串的匹配模式，即如何检查一个字符串是否有跟某种模式匹配的部分或者从一个字符串中将与模式匹配的部分提取出来或者替换掉。

开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-中间件（四）FastAPI 的高级用法可以为开发人员带来许多好处。它能帮助实现更复杂的路由逻辑和参数处理，使应用程序能够处理各种不同的请求场景，提高应用程序的灵活性和可扩展性。

fastapi 接收10g 以上的文件 pandas 读取超过 10GB 的 Excel 文件FastAPI 本身默认可以接收任意大小的文件，但真正能稳定接收 10GB 甚至更大文件（比如 20G~100G），必须同时解决以下几个致命问题，否则会直接 502 / 504 / 413 / OOM：

一、FastAPI入门目录1、FastAPI概述与安装1.1、前置概念介绍1、接口相关概念2、网页url的组成URL 各部分详细拆解

fastapi 基础介绍参考文档为了避免多个项目的依赖版本冲突，最好为每个项目单独创建一个虚拟环境，且不影响系统环境； python方式：

【具身智能】具身智能-视觉语言导航（VLN）（3）三. 典型模型与开源代码 1. 传统Seq2seq方法 2. 基于数据增强方法 3. 基于辅助目标方法 4. 基于拓扑图方法 5. 基于大模型方法

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[python]FastAPI-Tracking ID 的设计在实际业务中，根据 tracking_id 追查日志中一条请求的完整处理路径是一个比较常见的需求。不过 FastAPI 官方并没有提供相对应的功能，因此需要开发者自行实现。本文介绍如何基于 contextvars，为每次请求的完整流程都添加一个 tracking_id，并在日志中记录。

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FastAPI项目结构实战：从混乱到清晰，我们如何提升团队开发效率300%记得之前接手一个遗留FastAPI项目时，我们团队差点崩溃——全局变量满天飞，循环导入错误频发，新成员需要2周才能上手。经过3次架构重构，现在我们能在1小时内完成新功能开发。

FastAPI 流式响应中，如何优雅处理客户端断连后的数据库操作？在使用 FastAPI 构建 AI 对话应用时，StreamingResponse 是实现打字机效果的绝佳工具。通过 yield 逐步返回内容，用户体验非常流畅。但一个棘手的问题随之而来：如果用户在 AI 回答的过程中取消对话或中断了连接，后端会发生什么？我们如何确保对话记录等重要数据依然能被可靠地保存到数据库中？

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FastAPI 从零开始：环境搭建与第一个API在现代Web开发领域，API框架的选择直接影响着系统的性能、可维护性和开发效率。FastAPI作为Python生态中最具创新性的框架之一，凭借其异步支持、类型提示和自动生成文档的能力，正在迅速取代传统的Flask和Django REST framework。本文将从零开始，系统性地解析FastAPI的环境搭建流程，通过实际案例演示如何构建第一个API，并深入探讨其底层架构设计与性能优化策略。

FastAPI项目：从零到一搭建一个网站导航系统本文讲解从零到一搭建一个网站导航系统，包含分类管理、搜索、收藏等功能。网站首页打开是网站分类页面，截图如下：

借助豆包将vllm推理deepseek-ocr改成web服务访问本次的试验环境:查看远程服务器上cuda版本号已经安装了deepseek-ocr, vllm本次的需求是，希望将通过vllm推理deepseek-ocr的方式，改成web方式。提高效率。免的每次请求，都得重新加载deepseek-ocr模型。

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FastAPI 源码阅读==浏览器一次请求到 uvicorn/FastAPI 的底层流程（含 epoll/FD）浏览器一次请求到 uvicorn/FastAPI 的底层流程（含 epoll/FD）浏览器向服务器的：

基于VUE和FastAPI的行人目标检测系统这是一个前后端分离的目标检测系统，前端使用VUE，使用Ant Design Pro项目构建的界面，其技术栈包括Vite、TypeScript和Element Plus（VUE3框架），后端使用Python语言，web框架使用FastAPI，算法基于Ultralytics库，包括最新的YOLO检测模型

FastAPI项目：构建打字速度测试网站（MySQL版本）该项目页面打开是打字速度测试的页面，项目包含实时统计、多种测试模式、历史记录等功能。该项目使用FastAPI（后端） + jinja2（前端）+ MySQL（数据库），页面截图如下：

Python后端框架：FastAPI+Django+Flask特性 FastAPI Django Flask 架构风格现代异步API优先全功能MVC框架微框架+扩展开发速度 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 性能 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 学习曲线 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 内置功能 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐ 灵活性 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 文档生成自动Swagger 需要第三方需要手动适用场景高性能API、微服务全功能Web应用、内容管理灵活定制、原型开发