猿码记

Python框架篇(5):FastApi-中间件使用

发表于2023-12-14|编程PythonFastAPI框架

@提示: 微信搜索【猿码记】回复【fastapi】即可获取源码信息~ 1.介绍1.1 官网介绍“中间件”是一个函数,它在每个请求被特定的路径操作处理之前,以及在每个响应返回之前工作. 它接收你的应用程序的每一个请求. 然后它可以对这个请求做一些事情或者执行任何需要的代码. 然后它将请求传递给应用程序的其他部分 (通过某种路径操作). 然后它获取应用程序生产的响应 (通过某种路径操作). 它可以对该响应做些什么或者执行任何需要的代码. 然后它返回这个响应. 1.2 中间件工作示意图 1.3 官方使用示例import timefrom fastapi import FastAPI, ...

Python框架篇(4):FastApi-错误处理

发表于2023-12-09|编程PythonFastAPI框架

@提示: 微信搜索【猿码记】回复【fastapi】即可获取源码信息~ 1.验证错误1.1 默认返回当传参不符合模型验证规则时，默认错误信息和格式返回如下: { "detail": [ { "loc": [ "body", "age" ], "msg": "ensure this value is greater than 18", "type": &qu ...

Python框架篇(3):FastApi-响应模型

发表于2023-12-05|编程PythonFastAPI框架

@提示: 微信搜索【猿码记】回复【fastapi】即可获取源码信息~ 在上篇文章中Python框架篇(2):FastApi-参数接收和验证: https://mp.weixin.qq.com/s/J2_gJxJk2VLfMXgoH1l8Cw简单学习了一些基础且常用的模型,下面稍微在学点复杂点的模型和使用方法 @注意：对参数parameter目录结构做了优化: │ ├── types # 声明入参和出参对应的Pydantic模型│ │ ├── __init__.py│ │ ├── request # 入参模型│ │ └── response # 出参模型 1 ...

Python框架篇(2):FastApi-参数接收和验证

发表于2023-11-16|编程PythonFastAPI框架

@提示: 如果想获取文章中具体的代码信息，可在微信搜索【猿码记】回复【fastapi】即可。 1.参数接收1.1 路径参数(不推荐)1.代码清单在app/router下，新增demo_router.py文件,内容如下: from fastapi import APIRouterrouter = APIRouter( prefix="/demo", tags=["演示接口"])@router.get("/path/{order_id}")async def pathParamReceive(ord ...

Python框架篇(1):FastApi-快速入门

发表于2023-11-15|编程PythonFastAPI框架

1.介绍前言: 不管学什么语言，都应该至少掌握一个框架，方面我们后续，进行服务部署、服务对外支持等; 1.1 官网介绍下面是来自FastAPI官网的介绍: FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。高效编码：提高功能开发速度约 200％至 300％。更少 bug：减少约 40％的人为（开发者）导致错误。智能：极佳 ...

使用篇(一):Ai绘图-Stable Diffusion WebUI

发表于2023-11-09|AI学习使用篇

1.介绍1.1 概述Stable Diffusion Web UI是一个基于Stable diffusion AI模型的AI绘画软件。它是一个多功能的AI绘画软件，支持以下几个功能：用户可以输入一堆关键词或一句话来生成图片。它使用了图像加噪去噪过程中的生成模型——Duffusion，能够在1000个步骤中将一张完全没有噪点的图像转化为一张充满噪点的无法辨认的图像。 StableDiffusion是一种深度学习的文本到图像生成模型，而Stable Diffusion Web UI则是对该模型进行封装并提供可操作界面的工具软件。在Stable Diffusion Web UI中，面部修复适 ...

Python库学习(十二):数据分析Pandas[下篇]

发表于2023-11-03|编程Python常用库

接着上篇《Python库学习(十一):数据分析Pandas[上篇]》,继续学习Pandas 1.数据过滤在数据处理中，我们经常会对数据进行过滤，为此Pandas中提供mask()和where()两个函数； mask(): 在满足条件的情况下替换数据，而不满足条件的部分则保留原始数据； where(): 在不满足条件的情况下替换数据，而满足条件的部分则保留原始数据; from datetime import datetime, timedeltaimport randomimport pandas as pddef getDate() -> str: "" ...

Python库学习(十一):数据分析Pandas[上篇]

发表于2023-10-31|编程Python常用库

1.介绍1.1 Pandas是什么?Pandas是一个基于NumPy的分析结构化数据的工具集，NumPy为其提供了高性能的数据处理能力。Pandas被普遍用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗、数据I/O、数据可视化等辅助功能。 Github_Star 40k : https://github.com/pandas-dev/pandas 中文文档: https://www.pypandas.cn/docs/ 官方文档: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/index.html 1.2 安装# 使用Anaco ...

Python库学习(十):Matplotlib绘画库

发表于2023-10-16|编程Python常用库

1. 介绍Matplotlib 是一个用于绘制图表和可视化数据的 Python 库。它提供了丰富的绘图工具，可以用于生成各种静态、交互式和动画图表。Matplotlib 是数据科学、机器学习和科学计算领域中最流行的绘图库之一。 1.1 关键特性以下是 Matplotlib 的一些关键特性：简单易用： Matplotlib 提供了简单而直观的 API，使得用户能够轻松创建各种类型的图表。多种绘图类型：支持绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D 图表等。自定义性强：用户可以轻松地自定义图表的外观和样式，包括颜色、线型、标签、标题等。支持 LaTex： ...

Python库学习(九):Numpy[续篇三]:数组运算

发表于2023-10-10|编程Python常用库

NumPy是用于数值计算的强大工具，提供了许多数组运算和数学函数，允许你执行各种操作，包括基本运算、统计计算、线性代数、元素级操作等 1.基本运算1.1 四则运算NumPy数组支持基本的四则运算（加法、减法、乘法和除法），它们是元素级别的运算，也称为逐元素运算; numpy.add(): 加法运算,或使用：+; numpy.subtract(): 减法运算，或使用：-; numpy.multiply(): 乘法运算，或使用：*; numpy.divide(): 除法运算，或使用：/; import numpy as npif __name__ == '__main__&#x ...

Python库学习(八):Numpy[续篇二]:数组操作

发表于2023-09-26|编程Python常用库

1. 通用函数在上一篇文章《Python常用库(六):科学计算库Numpy[上篇]:创建、访问、赋值》中学习了Numpy的创建、访问、赋值。接下来学习数组的其他函数，Numpy提供了一系列操作数组的函数，通常称这种函数为通用函数(ufunc)；可以直接作用在数组中的每个元素(无需遍历) 。 @注意: 通用函数（ufunc）是NumPy中的一个重要概念,而不是一个具体的库,ufunc是universal function的缩写。 2. 元素查找2.1 np.wherenumpy.where 根据给定条件返回数组中满足条件元素,对应的索引。它的语法如下： numpy.where(condi ...

Python库学习(七):Numpy[续篇一]:结构数组

发表于2023-09-25|编程Python常用库

1.介绍结构数组是NumPy中的一种高级数据结构，它允许用户在单个数组中存储多种数据类型的元素。与普通的NumPy数组不同，结构数组的每个元素可以具有不同的数据类型，并且可以使用字段名来引用这些元素。这使得结构数组非常适合处理表格数据、数据库查询结果以及其他复杂数据结构。 2. 创建数组2.1 字符串式声明import numpy as npif __name__ == '__main__': # 定义类型 dt = "U10,i4,f" # 创建数组 arr = np.array([ [("Go" ...

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