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Full-Stack FastAPI PostgreSQL: 构建完整堆栈的现代Web应用生成器。使用FastAPI和PostgreSQL...

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简介:
本书介绍如何利用Python框架FastAPI结合关系型数据库PostgreSQL构建高效、现代的全栈Web应用程序,适合有基础开发经验的读者深入学习与实践。 全栈FastAPI与PostgreSQL基础项目生成器 使用Python创建后端及前端堆栈,并包含交互式API文档。 - 交互式API文档支持。 - 备用API文档选项。 - 用户登录的仪表板功能。 - 新闻主页,用于用户建立账户和产品特性展示。 - 完全集成Docker(基于Docker): - Docker Swarm模式部署 - 针对本地开发优化并集成了Docker环境 Python 后端特点: 1. 快速:由于Starlette及Pydantic的支持,拥有极高的性能,在同等级别上可以媲美NodeJS。 2. 直观:强大的编辑器支持。代码补全功能广泛可用。更少的调试时间意味着更高的开发效率。 3. 简易:设计初衷就是易于使用和学习,减少阅读文档的时间成本。 4. 短小精悍:最小化重复代码量,在每个参数声明中实现多功能性。 5. 健壮:提供直接可投入生产的代码。具备自动交互式文档功能及OAuth2 JWT令牌身份验证等特性。 - 遵循开放标准API规范,完全兼容这些标准; - 内置自动验证、序列化以及使用OAuth2 JWT令牌进行的身份认证等功能。 - 默认情况下支持安全密码哈希处理和JWT令牌认证机制。 - 使用SQLAlchemy模型构建数据库交互逻辑(不依赖于Flask扩展),以实现直接与高效的数据操作。

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客服
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  • Full-Stack FastAPI PostgreSQL: Web使FastAPIPostgreSQL...
    优质
    本书介绍如何利用Python框架FastAPI结合关系型数据库PostgreSQL构建高效、现代的全栈Web应用程序,适合有基础开发经验的读者深入学习与实践。 全栈FastAPI与PostgreSQL基础项目生成器 使用Python创建后端及前端堆栈,并包含交互式API文档。 - 交互式API文档支持。 - 备用API文档选项。 - 用户登录的仪表板功能。 - 新闻主页,用于用户建立账户和产品特性展示。 - 完全集成Docker(基于Docker): - Docker Swarm模式部署 - 针对本地开发优化并集成了Docker环境 Python 后端特点: 1. 快速:由于Starlette及Pydantic的支持,拥有极高的性能,在同等级别上可以媲美NodeJS。 2. 直观:强大的编辑器支持。代码补全功能广泛可用。更少的调试时间意味着更高的开发效率。 3. 简易:设计初衷就是易于使用和学习,减少阅读文档的时间成本。 4. 短小精悍:最小化重复代码量,在每个参数声明中实现多功能性。 5. 健壮:提供直接可投入生产的代码。具备自动交互式文档功能及OAuth2 JWT令牌身份验证等特性。 - 遵循开放标准API规范,完全兼容这些标准; - 内置自动验证、序列化以及使用OAuth2 JWT令牌进行的身份认证等功能。 - 默认情况下支持安全密码哈希处理和JWT令牌认证机制。 - 使用SQLAlchemy模型构建数据库交互逻辑(不依赖于Flask扩展),以实现直接与高效的数据操作。
  • 使Python FastAPIPostgreSQL执行增删改查操作
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    本教程详细介绍如何利用Python的FastAPI框架结合PostgreSQL数据库进行高效的数据管理和Web服务开发,涵盖CRUD(创建、读取、更新、删除)操作的核心技术与实践。 为了使用Python FastAPI与PostgreSQL进行数据操作(包括增删改查),你需要安装以下模块:1. fastapi - 用于创建Web API;2. uvicorn - 用于运行Web API;3. psycopg2 - 用于实现与PostgreSQL数据库的交互。接下来,我们将展示如何利用Python FastAPI和PostgreSQL执行这些数据操作。首先,需要构建一个函数来连接到PostgreSQL数据库,并记得根据你的环境修改相应的数据库连接信息。
  • FastAPI-AsyncAlchemiy: FastAPI中异步SQLAlchemy实例
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    本项目展示了如何在FastAPI框架中使用异步版本的SQLAlchemy进行数据库操作,提供了一个简洁高效的Web应用开发方案。 该项目展示了如何在FastAPI中异步使用SQLAlchemy 1.4。要运行此示例,请先将`fastapi_asyncalchemy/db/base.py`中的DATABASE_URL进行更改以适应您的数据库设置。 安装项目步骤如下: - 使用命令 `poetry install` 安装依赖。 - 输入虚拟环境:执行 `poetry shell` 命令进入项目所需的Python环境。 接下来,创建数据库表可以运行以下命令: ``` python main.py ``` 最后,使用Uvicorn来启动FastAPI应用: ``` uvicorn main:app --reload ``` 您可以从这里开始发送HTTP请求以测试和调试您的应用程序。 该项目由一位作者开发,并且遵循MIT许可证。
  • FastAPI-Plugins:适FastAPI插件
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    FastAPI-Plugins是一款专为FastAPI设计的插件集合,旨在简化开发流程并增强应用功能。它提供了数据库连接、身份验证等多种实用工具,帮助开发者快速构建高效稳定的应用程序。 FastAPI框架插件提供高性能且易于学习的开发体验,适合快速编写代码并投入生产使用。 安装方法如下: - `pip install fastapi-plugins` - 如果需要Memcached支持,则执行`pip install fastapi-plugins[memcached]` - 若要安装所有额外功能,请运行`pip install fastapi-plugins[all]` 有效变量包括: - MEMCACHED_HOST - Memcached服务器主机。 - MEMCACHED_PORT - Memcached服务器端口,默认值为。
  • 使PostgreSQLPostGIS空间数据库
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    本课程专注于利用PostgreSQL及扩展模块PostGIS来创建、管理和查询地理信息系统(GIS)中的空间数据。通过结合关系型数据库的强大功能与空间数据分析能力,学习者将掌握如何存储、检索并操作地理位置信息,为各种空间应用开发打下坚实基础。 PostgreSql 是一个功能强大且开源的关系数据库管理系统,它提供了一个强大的平台来存储和管理数据。PostGis 则是基于 PostgreSql 的空间数据库扩展,提供了对空间数据的支持,允许用户进行空间数据的存储、查询和分析。 创建使用 PostgreSql 和 PostGis 的步骤如下: 一、准备安装包 在开始前需要下载相关的安装包:包括 PostgreSql 安装包以及从 OsGeo 网站获取的 PostGis 扩展。此外,还需要图形化的数据库管理工具 Navicat。 二、PostgreSql 在 Windows 下的安装步骤 1. 开始安装 2. 选择合适的安装目录和数据存储路径。 3. 设置数据库超级用户密码,并确认服务监听端口默认为5432。 4. 完成语言设置,可使用默认选项继续。 三、图形化管理工具 - pgadmin pgAdmin 是一个用来管理和维护 PostgreSql 数据库的图形化工具。它支持以下功能: - 管理数据库用户和权限 - 查看并修改数据库结构 - 执行 SQL 语句 - 分析查询结果及查看输出。 四、命令行工具 - psql psql 是一个用于执行 SQL 命令的命令行工具,可以用来管理 PostgreSql 数据库。使用该工具的方法包括: 1. 从开始菜单打开并选择SQL Shell。 2. 在pgAdmin中通过连接数据库来启动psql界面。 3. 若系统环境变量Path已设置,则可在命令提示符下输入“psql -U postgre”进入。 五、PostGis 安装 在安装了 PostgreSql 后,需要进行如下步骤以安装 PostGis: 1. 下载并选择合适的安装包及路径。 2. 勾选 create spatial database 选项来初始化空间数据库。 六、创建部署数据库 为了使用 PostGIS 扩展功能,您应该通过 pgAdmin 创建一个新的数据库,并指定其为支持地理信息的类型。这样就能开始利用 PostgreSQL 和 PostGis 的强大功能进行各类空间数据处理了。
  • C语言中Stack()Heap()使详解
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    本文深入探讨了C语言中的内存管理机制,特别聚焦于栈(stack)与堆(heap)的概念、特点及应用场景。通过详细解释两者的区别以及如何有效地利用它们进行编程实践,旨在帮助开发者更好地理解和掌握C语言中复杂的内存操作技巧。 一个由C或C++编译的程序占用的内存可以分为以下几个部分: 1. 栈区(stack):这部分区域是由编译器自动分配并释放的,用于存放函数参数值、局部变量等信息,其操作方式类似于数据结构中的栈。 2. 堆区(heap):通常由程序员手动进行分配和释放。如果程序员没有主动释放这些内存资源,在程序结束时操作系统可能会回收这部分内存空间。需要注意的是,这与数据结构中的堆概念不同,但它的分配机制类似链表的管理方式。 3. 全局区(静态区):全局变量以及静态变量存储在此区域中。初始化后的全局和静态变量会被存放在一块特定区域内;未被初始化的则位于相邻的一块空间内。当程序执行完毕后,这部分内存将由系统自动释放。 4. 文字常量区:这里存放着所有的字符串常量数据,在程序终止时该部分的空间同样会得到系统的清理回收处理。
  • Python-Microservice-FastAPIPythonFastAPI个人微服务学习指南
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    本简介提供了一个使用Python和FastAPI框架构建个人微服务系统的全面指导,适合希望快速掌握现代web开发技术的开发者。 学习使用Python和FastAPI构建自己的微服务。 如何运行? 确保已安装docker和docker-compose。 运行`docker-compose up -d`。 有关电影服务的文档信息,请访问相应的地址;有关演员表服务的文档信息,请访问相应的地址。
  • Java示例(Stack法详解)
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    本篇文章详细解析了Java中Stack类的使用方法和应用场景,通过具体示例帮助读者掌握如何在编程实践中高效运用堆栈数据结构。 在Java编程语言中,Stack是一个内置的类,它位于java.util包下,用于实现堆栈数据结构。这种结构遵循“后进先出”(LIFO)的原则:最后压入的数据最先被弹出。这个类是Vector类的一个子类,并因此继承了Vector的一些特性,比如线程安全性。 以下是关于Java Stack类的重要知识点: 1. **构造方法**: - `public Stack()`:创建一个空的Stack实例。 2. **主要方法**: - `public void push(Object item)`:将指定项压入栈顶。相当于调用`addElement(item)`,返回被添加的元素。 - `public Object pop()`:移除并返回栈顶元素。如果堆栈为空,则抛出`EmptyStackException`异常。 - `public Object peek()`:查看但不删除当前位于栈顶的元素。若堆栈为空则同样会抛出`EmptyStackException`。 - `public boolean empty()`:检查是否没有元素在堆栈中,空时返回true,否则为false。 - `public int search(Object o)`:从1开始计数查找对象o的位置。如果找到,则返回距离顶部的距离;如果没有找到则返回-1。此方法通过调用`equals()`来比较对象。 3. **示例代码**: 在提供的代码中,首先创建了一个名为stack的Stack实例,并使用push()方法将整型值11111、字符串absdder以及浮点数29999.3依次压入栈。然后通过`printStack()`函数打印当前状态。接着利用search()查找上述两个元素的位置,最后连续调用pop()以逐个弹出所有元素,并在每次操作后显示更新后的堆栈情况。 4. **注意事项**: - Stack类是线程安全的,在多线程环境中可以直接使用而无需额外同步措施;然而对于性能敏感的应用场景可能需要考虑非同步替代方案,例如`Deque`接口实现如`ArrayDeque`. - 由于Stack基于Vector实现,其操作效率相对较低。在单线程环境下可以考虑更高效的数据结构选择,比如LinkedList或ArrayDeque。 Java的Stack类提供了一种简便的方式来处理后进先出的操作需求,在需要这种特性的场景中非常有用。通过掌握和灵活运用这些核心方法,开发者能够更好地利用堆栈特性来解决各种问题;同时根据具体的性能要求及并发环境合理选用合适的数据结构是至关重要的。
  • Ansible-Django-Stack:利Nginx、GunicornPostgreSQLAnsible剧本
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    本项目提供一套Ansible剧本,旨在自动化部署Django应用至运行Nginx与Gunicorn的服务器环境,并配置PostgreSQL数据库,简化开发运维流程。 Ansible-django堆栈是一个专为运行Django应用的环境设计的Ansible Playbook。它可以安装并配置在生产环境中常用的以下应用程序:Nginx、Unicorn、PostgreSQL、Supervisor、虚拟环境、Memcached、Celery和RabbitMQ。默认设置存储于roles/role_name/defaults/main.yml文件中,特定于环境的设置则位于env_vars目录下。此外,还包括certbot角色以支持使用自动生成和更新受信任的SSL证书。 该堆栈已在以下操作系统上进行了测试:Ubuntu 18.04 LTS(64位)及Ubuntu 16.04 LTS(64位)。同时也在多个云提供商环境下进行过测试。入门指南采用Vagrant环境搭建,推荐使用requirements.txt中指定的Ansible版本,但任何高于2.7版本的Ansible均可正常工作。
  • 毕业设计:使Vue3、FastApi、PythonNeo4j主题知识图谱网页
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    本项目采用Vue3框架结合FastAPI与Python后端开发技术,利用Neo4j数据库支持,成功搭建了一个高效的主题知识图谱展示网站,为用户提供直观的知识关联体验。 本项目针对典型目标知识图谱模型进行开发,主要包括数据收集与处理、实体识别与关系抽取、知识融合及知识存储与可视化四大部分,并在此基础上设计了目标知识图谱网页应用软件原型系统。项目的完整度很高,包括页面设计、前端代码、后端代码、前后端交互、爬虫、深度学习模型、图数据库和知识图谱等组件。 该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。本系统具备完整的数据处理与应用能力,能够便捷地将各领域的数据集成到其中。 使用方法如下(在配置好环境的前提下): 1. 启动neo4j:在根目录的命令行中运行 `neo4j.bat console` 2. 启动后端程序:在根目录的命令行中运行 `python fast.py` 3. 启动前端程序:进入Vue3目录,在其命令行下依次执行以下两个步骤: - 运行 `npm install` - 然后运行 `npm run dev`