fastapi 实体参数

FastAPI 中的实体参数（通常称为数据模型或Python数据结构）是用来描述请求或响应中预期的数据结构的。它们可以是自定义 Python 类，其中包含用于表示 API 数据字段的属性。当 FastAPI 接收到请求时，会期望这些字段按指定的结构存在。你可以像这样定义一个实体参数：

from pydantic import BaseModel

class UserInput(BaseModel):
    name: str
    email: str
    age: int

@app.post("/users", response_model=UserOutput)
async def create_user(user: UserInput):
    # 这里 user 就是一个 UserInput 对象，包含了 name、email 和 age 字段
    created_user = await db.create_user(name=user.name, email=user.email, age=user.age)
    return created_user

在这个例子中，`UserInput` 是一个模型，`create_user` 函数接受一个 `UserInput` 参数，并将其传递给数据库操作。

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Python命名实体识别前后端

在Python中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）通常用于信息提取和自然语言处理任务中，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。NLP领域的前后端分离通常是指模型训练（后端）和应用部署（前端）。

**后端（模型训练）：**
在Python中，常用的库如`spaCy`、`NLTK`、`Stanford CoreNLP`或`Hugging Face`的`Transformers`（特别是`BERT`、`RoBERTa`等预训练模型）用于训练或使用预训练的NER模型。这些库提供了API来加载模型、进行分词、标注实体以及调整模型参数。例如，你可以用`spacy`的`en_core_web_sm`模型对文本进行实体识别：

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

**前端（应用部署）：**
部署时，你可能需要将训练好的模型集成到Web应用或API服务中。对于Web应用，可以使用`Flask`或`Django`等框架，将模型作为服务接口，接收用户输入的文本，调用模型预测并返回结果。如果是API服务，可以考虑使用`FastAPI`或`gunicorn`等工具部署模型。

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