fastapi-example-main

时间: 2023-07-28 20:04:22 浏览: 30
fastapi-example-main 是一个示例项目,用于演示如何使用 FastAPI 框架构建 Web 应用程序。 该项目主要包含以下几个部分: 1. main.py 文件是项目的入口文件,负责创建 FastAPI 应用实例,并定义了一些路由和处理函数。在这里,你可以定义不同的路由路径和 HTTP 方法,以及相应的处理逻辑。 2. models.py 文件包含了一些数据模型的定义。通过定义模型,你可以告诉 FastAPI 如何验证请求的数据,并在响应数据中指定所需的字段。 3. utils.py 文件包含了一些辅助函数。这些函数可以在处理函数中使用,用于执行一些通用的操作,比如对数据库的操作、数据的加密解密等。 4. requirements.txt 文件列出了项目的依赖项。你可以使用 `pip install -r requirements.txt` 命令安装这些依赖项。 使用该示例项目,你可以学习如何使用 FastAPI 框架构建一个基本的 Web 应用程序。你可以在 main.py 文件中定义不同的路由和处理函数,根据需要进行修改和扩展。 此外,FastAPI 还提供了自动的 API 文档生成和验证功能,你可以通过访问特定的路由路径查看生成的文档,并使用自动生成的请求参数进行验证。这对于开发和测试 Web API 很有帮助。 总之,fastapi-example-main 是一个用于演示 FastAPI 框架的示例项目。你可以通过阅读其中的代码和文档,了解如何使用 FastAPI 构建 Web 应用程序,并根据需要进行修改和扩展。
相关问题

fastapi-redis-session 获取session

### 回答1: 使用FastAPI和Redis来获取session,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,安装所需的库。使用pip命令安装FastAPI和fastapi_session库,以及aioredis库。 2. 创建一个FastAPI应用程序,并导入所需的库和模块。 ```python from fastapi import FastAPI from fastapi_session import SessionMiddleware import aioredis ``` 3. 初始化FastAPI应用程序和Redis连接。 ```python app = FastAPI() redis = await aioredis.create_connection("redis://localhost:6379") ``` 4. 添加SessionMiddleware中间件到FastAPI应用程序中。 ```python app.add_middleware(SessionMiddleware, secret_key="your-secret-key", redis_instance=redis) ``` 在上述代码中,需要将"your-secret-key"替换为一个随机生成的密钥,用于对会话数据进行加密。 5. 创建一个路由,用于访问和操作session数据。 ```python @app.get("/session") async def get_session(session=Depends(get_session_manager)): return session["data"] ``` 上述代码中的"get_session_manager"是一个自定义的依赖项函数,用于获取session管理器。 6. 启动FastAPI应用程序。 ```python if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 现在,您可以使用FastAPI和Redis来获取session。当访问/session路由时,将返回session中存储的数据。您可以使用其他路由来设置、更新或删除session数据。请根据您的具体需求进行相应的操作。 ### 回答2: fastapi-redis-session 是一个用于获取 session 的 FastAPI 插件。它基于 Redis 数据库实现了会话管理,并提供了一种简单的方式来存储和获取会话数据。 为了使用 fastapi-redis-session,首先需要安装并导入 fastapi 和 redis 相关的库。然后,创建一个 FastAPI 应用程序,并使用 fastapi-redis-session 插件初始化会话管理。 通过 fastapi-redis-session,可以使用 `request.session` 来访问会话对象。会话对象有一个 `get` 方法,用于从会话中获取数据。例如,可以通过 `request.session.get('username')` 获取会话中的用户名。 如果需要设置会话数据,可以使用会话对象的 `__setitem__` 方法,用于将数据写入会话。例如,可以通过 `request.session['username'] = 'John'` 将用户名存储到会话中。 此外,还可以使用会话对象的 `delete` 方法,用于从会话中删除数据。例如,可以通过 `request.session.delete('username')` 删除会话中的用户名。 要注意的是,fastapi-redis-session 还提供了其他一些功能,如设置会话过期时间、使用不同的 Redis 配置和使用自定义的会话 ID。 总体而言,fastapi-redis-session 为 FastAPI 应用程序提供了一种简单而强大的方式来管理会话。通过使用该插件,可以轻松地获取、存储和操作会话数据,从而提高应用程序的用户体验和功能扩展性。 ### 回答3: FastAPI-Redis-Session 是一个通过 Redis 存储会话数据的 FastAPI 插件。要获取 session,首先需要安装和配置 FastAPI-Redis-Session 插件。 步骤如下: 1. 首先确保已安装 FastAPI 和 FastAPI-Redis-Session 插件。可以使用 pip 进行安装: ``` pip install fastapi fastapi-redis-session ``` 2. 在 FastAPI 应用程序中导入 FastAPI-Redis-Session: ```python from fastapi_redis_session import SessionMiddleware from fastapi import FastAPI ``` 3. 创建 FastAPI 应用程序并添加中间件: ```python app = FastAPI() app.add_middleware(SessionMiddleware, secret_key="your-secret-key", expire_seconds=3600, redis_url="redis://localhost:6379") ``` 4. 在路由函数中,可以通过访问 `request.session` 来获取 session 对象,然后对其进行操作: ```python from fastapi import Request @app.get("/example") def example(request: Request): session = request.session # 获取 session 数据 data = session.get("key") # 设置 session 数据 session["key"] = "value" ``` 在上述示例中,我们首先从请求对象 `request` 中获取 `session` 对象,然后可以使用 `get()` 方法来获取 session 中的数据,或者使用字典的方式设置或修改 session 数据。 需要注意的是,在添加中间件时,我们需要提供一个密钥(`secret_key`)用于对 session 数据进行加密,过期时间(`expire_seconds`)用于定义 session 的过期时间,以及 Redis 的 URL 地址(`redis_url`)。 以上就是使用 FastAPI-Redis-Session 插件来获取 session 的简要步骤和示例。

fastapi example

在FastAPI中,可以使用example参数来为请求体的字段提供示例数据。通过在Body函数中传递example参数,可以将示例数据传递给请求体中的字段。例如,可以在update_item函数中为Item模型的字段提供示例数据,如下所示: ```python @app.put("/items/{item_id}") async def update_item( item_id: int, item: Item = Body( ..., example={ "name": "Foo", "description": "A very nice Item", "price": 35.4, "tax": 3.2, }, ), ): results = {"item_id": item_id, "item": item} return results ``` 这样,在文档的UI中,将会显示出这个示例数据,供用户参考。请注意,example字段虽然不是JSON Schema的一部分,但它是OpenAPI的一部分,因此会在文档的UI中使用。同时,也可以使用Config和schema_extra来为Pydantic模型声明示例数据,更多细节可以参考Pydantic文档中的"定制Schema"部分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [FastAPI学习-9. Swagger文档输出请求示例example](https://blog.csdn.net/qq_27371025/article/details/123454301)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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### 回答1: webrtc-qt-example是一个基于Qt框架开发的WebRTC示例项目。 WebRTC是一种开源的实时通信技术,能够支持音频、视频和数据的实时传输。它通过浏览器之间的端对端连接,实现了高质量的实时通信。 webrtc-qt-example的目的是展示如何使用Qt进行WebRTC开发。Qt是一套跨平台的C++应用程序开发框架,它提供了丰富的工具和库,使开发者能够快速构建可靠的应用程序。 这个示例项目提供了一些基本的功能和界面,使开发者能够了解和学习如何将WebRTC集成到Qt应用程序中。它包含了常见的WebRTC功能,如媒体流捕获、媒体流传输、信令交换等。 通过webrtc-qt-example,开发者可以学习到如何使用Qt的多媒体模块来捕获音频、视频和媒体设备。同时,也可以学习到如何使用Qt的网络模块来进行实时信令交换和流传输。 这个示例项目还提供了一些简单的界面,方便开发者进行测试和调试。开发者可以通过该界面实现与其他WebRTC应用的通信,例如建立视频通话、音频通话等。 总之,webrtc-qt-example是一个非常实用的示例项目,可以帮助开发者快速上手并掌握WebRTC在Qt中的开发。 ### 回答2: webrtc-qt-example是一个基于Qt框架的WebRTC示例应用程序。WebRTC是一种开源项目,它提供了在浏览器之间进行实时通信的能力,包括视频和音频的传输。而webrtc-qt-example则是将这种技术集成到Qt应用程序中的一个示例。 在webrtc-qt-example中,它使用了Qt的多媒体框架和WebRTC提供的API来实现音视频的传输和显示。通过使用WebRTC的API,webrtc-qt-example可以建立点对点的连接,进行音频和视频的实时传输。 webrtc-qt-example中的代码结构清晰,易于理解和扩展。它提供了一些基本的功能,如建立连接、发送和接收音视频流、呼叫取消等。开发者可以根据自己的需求来对这些功能进行定制和扩展。 此外,webrtc-qt-example还支持一些高级特性,如媒体设备的选择、音视频的编码和解码等。开发者可以通过修改代码来选择不同的媒体设备,并且可以使用不同的编码和解码算法来满足自己的需求。 总之,webrtc-qt-example是一个很棒的WebRTC示例应用程序,它可以帮助开发者快速了解和使用WebRTC技术。无论是为了实现实时视频通话、视频会议还是其他需要音视频传输的应用场景,webrtc-qt-example都提供了一个良好的起点,帮助开发者快速上手并实现自己的需求。 ### 回答3: webrtc-qt-example是一个基于Qt框架和WebRTC技术的示例应用。WebRTC是一种用于在Web浏览器上实现实时通信的开源项目,它提供了一套丰富的API和协议,可以实现音视频通话、数据传输以及屏幕共享等功能。 webrtc-qt-example利用Qt框架提供的跨平台能力,结合WebRTC技术,展示了在Qt应用中如何实现实时通信功能。这个示例应用具有以下特点和功能: 1. 界面友好:webrtc-qt-example使用Qt的GUI绘制工具,具有美观、直观的用户界面,便于用户操作和使用。 2. 实时通信:webrtc-qt-example内置了WebRTC的音视频通信功能,可以实现实时的语音和视频通话,支持两个或多个用户之间的通信。 3. 数据传输:除了音视频通话,webrtc-qt-example还支持在通话中传输数据。可以通过编写代码,实现实时文本传输或共享文件等功能。 4. 屏幕共享:webrtc-qt-example还支持屏幕共享功能,可以将自己的屏幕内容分享给其他用户,实现远程协助或在线教育等应用场景。 通过webrtc-qt-example的学习和实践,开发者可以了解并深入理解WebRTC技术的使用方法,以及在Qt框架中的应用。同时,借助webrtc-qt-example提供的示例代码和API文档,开发者可以进一步开发出更加复杂和功能丰富的实时通信应用,满足不同领域的需求。 总之,webrtc-qt-example是一个基于Qt框架和WebRTC技术的示例应用,具备实时音视频通话、数据传输和屏幕共享等功能,适用于开发者学习、实践和开发基于WebRTC的实时通信应用程序。
camunda-bpm-spring-boot-rest-example是一个使用Camunda BPM和Spring Boot构建的示例项目。Camunda 是一个开源的业务流程管理(BPM)平台,而Spring Boot是一个用于构建Java应用程序的框架。该示例项目结合了两者的优势,提供了一种灵活且强大的方式来开发和管理业务流程。 该示例项目提供了一个RESTful API,允许开发人员通过HTTP请求与Camunda引擎进行交互。通过发送不同的API请求,开发人员可以启动、暂停、完成和取消业务流程实例。还可以查询正在运行的流程实例,获取与业务流程相关的任务列表,并提交任务处理结果。 Camunda 的引擎负责执行业务流程定义的各个任务节点,并管理流程实例的状态。Spring Boot提供了一种简化部署和运行应用程序的方式,使得开发人员能够更加专注于业务流程的实现和逻辑。 该示例项目的优势在于它的易用性和可扩展性。开发人员只需通过简单的配置即可快速启动项目,并开始开发自己的业务流程。同时,Camunda和Spring Boot的结合也使得项目具备了良好的可扩展性,可以轻松地集成其他技术和工具。 总之,camunda-bpm-spring-boot-rest-example是一个使用Camunda BPM和Spring Boot构建的示例项目,提供了一个方便、灵活和可扩展的方式来开发和管理业务流程。它不仅简化了业务流程的开发和部署过程,还提供了一种强大的方式来管理业务流程的执行和监控。
Sure! Here's an example of how to use go-plugin: First, you need to create a plugin. Here's an example plugin called "example_plugin.go": package main import "fmt" type ExamplePlugin struct{} func (p *ExamplePlugin) SayHello() { fmt.Println("Hello from ExamplePlugin!") } var Plugin ExamplePlugin This plugin defines a type called "ExamplePlugin" with a single method called "SayHello". When this method is called, it prints "Hello from ExamplePlugin!" to the console. Next, you need to create a host program that loads the plugin. Here's an example host program called "example_host.go": package main import ( "fmt" "log" "github.com/hashicorp/go-plugin" ) func main() { pluginMap := map[string]plugin.Plugin{ "example_plugin": &ExamplePlugin{}, } client := plugin.NewClient(&plugin.ClientConfig{ HandshakeConfig: plugin.HandshakeConfig{ ProtocolVersion: 1, MagicCookieKey: "EXAMPLE_PLUGIN", MagicCookieValue: "1234", }, Plugins: pluginMap, }) defer client.Kill() raw, err := client.Dispense("example_plugin") if err != nil { log.Fatal(err) } examplePlugin, ok := raw.(*ExamplePlugin) if !ok { log.Fatal("Failed to cast plugin to ExamplePlugin") } examplePlugin.SayHello() } This host program creates a plugin map that maps the name "example_plugin" to an instance of the ExamplePlugin type defined in the plugin. It then creates a client that connects to the plugin using the HandshakeConfig and plugin map, and retrieves an instance of the ExamplePlugin type using the client's Dispense function. Finally, it calls the SayHello method on the ExamplePlugin instance. To run this example, you would first need to build the plugin by running "go build -buildmode=plugin example_plugin.go". Then you would run the host program by running "go run example_host.go". This should output "Hello from ExamplePlugin!" to the console.
### 回答1: 要下载pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar,您可以按照以下步骤进行操作: 第一步,打开任意一个浏览器,例如Google Chrome,Mozilla Firefox或者Microsoft Edge。 第二步,使用浏览器搜索引擎,输入“pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar 下载”进行搜索。 第三步,浏览搜索结果,并找到可信赖的下载源。可以尝试查找官方网站或相关开发者社区。 第四步,进入下载源的网站,找到相关的下载链接或按钮。 第五步,点击下载链接或按钮,开始下载pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar。 第六步,等待下载完成。下载速度取决于您的互联网连接速度以及文件的大小。 第七步,下载完成后,在您的计算机上找到并保存该文件。可以选择在默认下载文件夹中保存,或者选择自定义的文件夹。 通过以上步骤,您可以成功下载pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar。请注意确保您从可信赖的源获取文件,以防止下载到恶意软件或病毒。 ### 回答2: 要下载pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开你的浏览器,并搜索"pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar"。 2. 在搜索结果中找到可靠的下载来源,如GitHub、SourceForge等。 3. 点击下载链接,通常会有一个下载按钮或链接,点击它。 4. 你的浏览器会开始下载这个文件。你可以选择保存文件的位置或使用默认下载位置。 5. 下载完成后,在你选择的下载位置找到.jar文件。你可以使用文件管理器来导航到该位置。 6. 双击这个.jar文件,它将在你的计算机上自动运行/安装。 7. 如果有任何提示或说明,请按照该文件的指示进行。 这样,你就成功下载了pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar文件。请注意,根据你下载文件的来源,步骤可能会有所不同。务必使用可靠且合法的来源来下载文件,以确保文件的安全性和完整性。 ### 回答3: 要下载pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar,可以按以下步骤进行操作: 1. 打开网页浏览器,前往pmml-lightgbm-example在GitHub的页面。 2. 在页面上找到并点击“Download”按钮,通常位于页面的右上方。 3. 选择合适的下载选项,例如选择下载最新版本的jar文件。 4. 保存jar文件到你想要存放的目录中,可以选择默认的下载目录或者选择特定的文件夹。 5. 下载完成后,找到保存的jar文件。 现在,你已经成功地下载了pmml-lightgbm-example-executable-1.4-snapshot.jar文件,并可以在你的计算机中使用它了。
FastAPI doesn't have built-in support for scheduling tasks, but it is possible to implement scheduling functionality using external libraries or tools. One popular library for scheduling tasks in Python is Celery. Celery is a distributed task queue that allows you to run tasks asynchronously and schedule them for execution at specific times or intervals. To use Celery with FastAPI, you would need to configure the Celery instance and define the tasks you want to schedule. Here's an example: python from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//') @app.task def add(x, y): return x + y @app.task def multiply(x, y): return x * y In this example, we define two tasks: add and multiply. These tasks can be scheduled for execution at specific times or intervals using Celery's scheduling features. To start the Celery worker and scheduler, you can use the following commands: bash celery -A tasks worker --loglevel=info celery -A tasks beat --loglevel=info The first command starts the worker that executes the tasks, while the second command starts the scheduler that schedules the tasks. You can then use FastAPI to trigger the tasks by calling their corresponding functions. For example: python from fastapi import FastAPI from tasks import add, multiply app = FastAPI() @app.post('/add') def add_numbers(x: int, y: int): result = add.delay(x, y) return {'task_id': result.id} @app.post('/multiply') def multiply_numbers(x: int, y: int): result = multiply.delay(x, y) return {'task_id': result.id} In this example, we define two endpoints /add and /multiply that trigger the add and multiply tasks, respectively. The delay method is used to schedule the tasks for execution asynchronously. Note that this is just a simple example, and there are many other libraries and tools that can be used for scheduling tasks in Python. Celery is just one option that is commonly used in conjunction with FastAPI.
Python fastapi is a modern, fast (high-performance) web framework for building APIs with Python 3.6+ based on standard Python type hints. Fastapi provides a built-in support for GraphQL via the graphene library. GraphQL is a query language for APIs that provides a more efficient, powerful and flexible alternative to REST. With GraphQL, clients can specify exactly what they need, and they get only that information back. This reduces over-fetching and under-fetching of data, makes APIs faster and more efficient, and helps developers build better user interfaces. To use Fastapi with GraphQL, you need to install graphene library and import it into your Fastapi application. Here's a simple example: python from fastapi import FastAPI from graphene import ObjectType, String, Schema app = FastAPI() class Query(ObjectType): hello = String(name=String(default_value="World")) def resolve_hello(root, info, name): return f'Hello {name}!' schema = Schema(query=Query) @app.post("/graphql") async def graphql(query: str): result = schema.execute(query) return result.data In this example, we define a Query class that extends graphene.ObjectType and contains a single field called hello. The hello field takes an argument name with a default value of "World". When the hello field is resolved, it returns a string that says "Hello {name}!". We then create a Schema object, passing in our Query class as the query argument. Finally, we define a Fastapi route that accepts a POST request with a GraphQL query as the query parameter. We execute the query using the schema.execute() method and return the result.data as the response. This is just a simple example, but Fastapi with GraphQL provides a powerful platform for building APIs that are flexible, efficient and easy to use.
### 回答1: 您好!以下是一个使用 FastAPI 和 gRPC 的示例: python from fastapi import FastAPI from fastapi_grpc import GRPCApp from grpc import server as grpc_server from grpc_reflection.v1alpha import reflection from proto.helloworld_pb2_grpc import GreeterServicer, add_GreeterServicer_to_server app = FastAPI() grpc_app = GRPCApp(app) class HelloWorldService(GreeterServicer): def SayHello(self, request, context): return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, {}!'.format(request.name)) grpc_app.add_servicer(HelloWorldService()) grpc_app.add_reflection_service(reflection.ServerReflectionServicer()) @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} if __name__ == "__main__": grpc_server = grpc_server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) add_GreeterServicer_to_server(HelloWorldService(), grpc_server) grpc_server.add_insecure_port('[::]:50051') grpc_server.start() uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 在这个示例中,我们创建了一个 FastAPI 应用,并使用 fastapi_grpc 库来将 gRPC 服务添加到应用中。我们还创建了一个 HelloWorldService 类来实现我们的 gRPC 服务,并使用 add_servicer 方法将其添加到应用中。最后,我们使用 uvicorn 库来运行应用程序。 希望这对您有所帮助! ### 回答2: FastAPI是一个高性能的Web框架,可以方便地创建RESTful API。虽然FastAPI本身并不支持gRPC协议,但可以通过第三方库实现FastAPI与gRPC的结合。 首先,我们需要安装与导入所需的库。可以使用Python的包管理工具pip来安装fastapi和grpcio库。 pip install fastapi grpcio 接下来,我们需要创建一个gRPC服务和一个FastAPI应用。 python # 引入fastapi和grpcio库 from fastapi import FastAPI import grpc # 创建FastAPI应用 app = FastAPI() # 创建gRPC服务 class Greeter(grpc.Base): def SayHello(self, request, context): return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name) # 启动gRPC服务 server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) helloworld_pb2_grpc.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() print('gRPC server running...') # 定义FastAPI路由 @app.get('/hello/{name}') async def hello(name: str): channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') stub = helloworld_pb2_grpc.GreeterStub(channel) response = stub.SayHello(helloworld_pb2.HelloRequest(name=name)) return {'message': response.message} 上述示例中,我们首先导入必要的库。然后创建一个gRPC服务,并在FastAPI应用中定义一个路由。在路由中,我们使用grpc库与gRPC服务进行通信,然后将返回的结果作为响应返回给客户端。 最后,我们需要运行FastAPI应用。 python if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) 通过运行上述代码,我们就可以在本地的8000端口上启动一个FastAPI应用,该应用与gRPC服务进行通信。 以上就是使用FastAPI实现gRPC示例的简要说明。通过结合FastAPI和gRPC,我们可以创建高性能的、能够处理大量请求的Web应用程序。 ### 回答3: FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,可以与 gRPC 一起使用。下面是一个 FastAPI 使用 gRPC 的示例: 首先,我们需要安装所需的库。可以使用 pip 命令安装 fastapi 和 grpcio: pip install fastapi grpcio 接下来,我们需要定义一个 gRPC 的服务和消息类型。在 proto 文件中定义服务和消息类型,并使用 protoc 进行编译。比如,我们在 example.proto 文件中定义一个简单的服务和消息类型: protobuf syntax = "proto3"; message HelloRequest { string name = 1; } message HelloResponse { string message = 1; } service HelloService { rpc SayHello(HelloRequest) returns (HelloResponse); } 然后,我们可以使用 protoc 命令编译 proto 文件,生成 gRPC 相关代码: python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. example.proto 生成的代码将包括一个名为 example_pb2.py 的文件,其中定义了消息类型,并且一个名为 example_pb2_grpc.py 的文件,其中定义了服务。 接下来,我们可以在 FastAPI 应用程序中使用 gRPC 服务。创建一个 main.py 文件,在其中导入所需的库和生成的 gRPC 代码: python from fastapi import FastAPI from example_pb2_grpc import HelloServiceStub from example_pb2 import HelloRequest app = FastAPI() @app.get("/hello/{name}") async def hello(name: str): channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') stub = HelloServiceStub(channel) response = stub.SayHello(HelloRequest(name=name)) return response.message 在上面的代码中,我们通过在 /hello/{name} 路径上定义一个 GET 方法,当请求到来时,将调用 gRPC 服务,并返回响应消息。 最后,我们可以使用 uvicorn 启动 FastAPI 应用程序: uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 现在,我们的 FastAPI 应用程序已经使用 gRPC 成功启动了。可以通过访问 http://localhost:8000/hello/{name} 来测试。 注意:上面只是一个简单的示例,实际使用时,可能需要处理 gRPC 的异常以及更复杂的逻辑。

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