python fastapi 引入

FastAPI 是一个用于构建 Web API 的高性能 Python 框架，它基于 Starlette 库，后者是一个轻量级、异步的 Web 框架。要在 Python 中引入 FastAPI，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装FastAPI**:
使用 `pip` 安装 FastAPI，打开终端或命令提示符输入：

   pip install fastapi

2. **导入FastAPI**:
在你的 Python 文件（通常是 main.py 或 app.py 等）开头添加：

   from fastapi import FastAPI

3. **创建FastAPI应用实例**:
创建一个新的 FastAPI 应用实例：

   app = FastAPI()

4. **定义路由和处理函数**:
使用 `app.get()`、`app.post()` 等方法定义 API 路由和相应的处理函数。

5. **启动应用程序**:
如果你想在本地运行应用，可以使用：

   if __name__ == "__main__":
       uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)  # 运行在localhost的8000端口

以上就是一个简单的 FastAPI 应用的基本引入流程。

相关问题

python fastapi MPI

### 集成MPI与FastAPI

在Python FastAPI项目中集成MPI（消息传递接口）用于并行计算涉及多个方面。通常情况下，Web框架如FastAPI并不直接支持MPI通信模式，因为这些框架主要设计为单进程或多线程环境下的HTTP请求处理器。

然而，在某些特定场景下确实可以将两者结合起来使用。一种常见做法是在启动应用之前初始化MPI环境，并通过子进程中运行实际的MPI任务[^1]：

from fastapi import FastAPI
import mpi4py.MPI as MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()

app = FastAPI()

@app.get("/run_mpi_task/")
async def run_mpi_task():
    if rank == 0:
        data = {"message": "This is from root process"}
        result = scatter_data(data)
        return {"result": result}
    else:
        received_data = receive_scattered_data()
        processed_result = perform_computation(received_data)
        gather_results(processed_result)

def scatter_data(data):
    # Scatter logic here...
    pass

def receive_scattered_data():
    # Receive scattered part of the dataset based on current rank.
    pass

def perform_computation(data_chunk):
    # Perform some computation using given chunk of data.
    pass

def gather_results(local_result):
    global_result = comm.gather(local_result, root=0)
    if rank == 0:
        print(f'Global Result: {global_result}')

上述代码片段展示了如何在一个简单的FastAPI应用程序里引入基本的MPI操作逻辑。需要注意的是这只是一个非常基础的例子，真实的应用程序可能需要更复杂的错误处理机制以及资源管理策略。

对于希望利用多核CPU甚至集群来进行高效数值运算的任务来说，这种方法提供了一种潜在解决方案；但对于大多数常规web服务而言，则没有必要这样做，因为它会显著增加系统的复杂度和维护成本。

python fastapi图形验证码 接口

### 创建和实现图像验证码接口

为了在 Python FastAPI 中创建并实现图形验证码接口，可以遵循以下方法：

#### 准备工作
安装必要的依赖包 `Pillow` 和 `fastapi-captcha` 来帮助生成和处理验证码图片。

pip install Pillow fastapi-captcha

#### 实现步骤

定义一个简单的 FastAPI 应用程序来提供获取验证码的服务。通过引入第三方库简化了复杂度，并提高了开发效率[^1]。

from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn
from fastapi_captcha import CaptchaGenerator

app = FastAPI()

captcha_generator = CaptchaGenerator(width=280, height=90)

@app.get("/get-captcha/")
async def get_captcha():
    """返回一张新的验证码图片"""
    text, image_bytes = captcha_generator.generate()
    
    response = {
        "image": f"data:image/png;base64,{image_bytes.decode('utf-8')}",
        "text": text,
    }
    return response


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

这段代码展示了如何利用外部库快速搭建起能够响应请求并返回带有随机字符序列的 PNG 图片作为验证码的功能。

此应用程序会监听 `/get-captcha/` 路径下的 GET 请求，每次调用都会生成一个新的验证码字符串以及对应的可视化表示形式（即编码后的 base64 字符串），并通过 JSON 响应发送给客户端。

#### 验证码验证逻辑

实际应用中还需要考虑服务器端保存已发出的验证码记录以便后续校验用户输入是否正确；这通常涉及到 session 或者 token 机制的设计，在这里不做展开讨论。