要使用Python創(chuàng)建現(xiàn)代高效的API,推薦使用FastAPI;其基于標(biāo)準(zhǔn)Python類型提示,可自動生成文檔,性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務(wù)器uvicorn后,即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數(shù)并返回數(shù)據(jù),可以快速構(gòu)建API。FastAPI支持多種HTTP方法,并提供自動生成的Swagger UI和ReDoc文檔系統(tǒng)。URL參數(shù)可通過路徑定義捕獲,查詢參數(shù)則通過函數(shù)參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值實現(xiàn)。合理使用Pydantic模型有助于提升開發(fā)效率和準(zhǔn)確性。
想用 Python 做個現(xiàn)代、高效的 API?FastAPI 是個不錯的選擇。它基于標(biāo)準(zhǔn) Python 類型提示,能自動生成文檔,性能也不錯,適合做后端服務(wù)。下面幾個部分講的都是你上手時最需要知道的東西。

安裝 FastAPI 和 Uvicorn
要開始用 FastAPI,首先得安裝它和一個 ASGI 服務(wù)器。推薦用 uvicorn
,它是 FastAPI 的默認(rèn)開發(fā)服務(wù)器。
你可以這樣裝:

pip install fastapi
pip install uvicorn
裝好之后就可以寫第一個接口了。啟動的時候記得加 --reload
(開發(fā)環(huán)境下自動重啟)會更方便。
寫一個簡單的 API 接口
新建一個 Python 文件,比如叫 main.py
,然后寫幾行試試:

from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"}
保存后運(yùn)行:
uvicorn main:app --reload
打開瀏覽器訪問 http://ipnx.cn/link/596239013dbdab4591cefef9be5a5f58 就能看到返回的 JSON。這個例子很簡單,但已經(jīng)展示了 FastAPI 最基本的結(jié)構(gòu):定義路由、寫處理函數(shù)、返回數(shù)據(jù)。
自動生成的文檔怎么用?
FastAPI 的一大亮點是自帶文檔系統(tǒng)。跑起來之后直接訪問:
- Swagger UI:http://ipnx.cn/link/596239013dbdab4591cefef9be5a5f58/docs
- ReDoc:http://ipnx.cn/link/596239013dbdab4591cefef9be5a5f58/redoc
這兩個頁面會自動根據(jù)你的代碼生成 API 文檔。比如你加了個帶參數(shù)的 POST 接口,文檔里就會自動出現(xiàn)對應(yīng)的輸入框和示例。
不需要額外寫注釋也能有文檔,不過你要是加上點描述信息,界面看起來會更清楚。
路由和請求參數(shù)怎么處理?
FastAPI 支持各種 HTTP 方法,比如 .get()
、.post()
、.put()
、.delete()
,這些都能對應(yīng)到不同的 URL 上。
URL 參數(shù)可以這樣寫:
@app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int): return {"item_id": item_id}
查詢參數(shù)也很簡單,只要在函數(shù)參數(shù)里加上默認(rèn)值就行:
@app.get("/search") def search_items(q: str = None, limit: int = 10): return {"query": q, "limit": limit}
這樣調(diào)用 /search?q=book&limit=5
,就能拿到對應(yīng)的參數(shù)。
基本上就這些。剛上手的時候把這幾塊搞明白,就能寫出像樣的 API 了。不復(fù)雜但容易忽略的地方是類型提示,別隨便寫成 str
或 int
就完事,合理使用 Pydantic 模型能幫你省不少調(diào)試時間。
以上是Python Fastapi教程的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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要實現(xiàn)PHP結(jié)合AI進(jìn)行文本糾錯與語法優(yōu)化,需按以下步驟操作:1.選擇適合的AI模型或API,如百度、騰訊API或開源NLP庫;2.通過PHP的curl或Guzzle調(diào)用API并處理返回結(jié)果;3.在應(yīng)用中展示糾錯信息并允許用戶選擇是否采納;4.使用php-l和PHP_CodeSniffer進(jìn)行語法檢測與代碼優(yōu)化;5.持續(xù)收集反饋并更新模型或規(guī)則以提升效果。選擇AIAPI時應(yīng)重點評估準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、價格及對PHP的支持。代碼優(yōu)化應(yīng)遵循PSR規(guī)范、合理使用緩存、避免循環(huán)查詢、定期審查代碼,并借助X

選擇合適的PHP框架需根據(jù)項目需求綜合考慮:Laravel適合快速開發(fā),提供EloquentORM和Blade模板引擎,便于數(shù)據(jù)庫操作和動態(tài)表單渲染;Symfony更靈活,適合復(fù)雜系統(tǒng);CodeIgniter輕量,適用于對性能要求較高的簡單應(yīng)用。2.確保AI模型準(zhǔn)確性需從高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、合理選擇評估指標(biāo)(如準(zhǔn)確率、召回率、F1值)、定期性能評估與模型調(diào)優(yōu)入手,并通過單元測試和集成測試保障代碼質(zhì)量,同時持續(xù)監(jiān)控輸入數(shù)據(jù)以防止數(shù)據(jù)漂移。3.保護(hù)用戶隱私需采取多項措施:對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(如AES

使用Seaborn的jointplot可快速可視化兩個變量間的關(guān)系及各自分布;2.基礎(chǔ)散點圖通過sns.jointplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",kind="scatter")實現(xiàn),中心為散點圖,上下和右側(cè)顯示直方圖;3.添加回歸線和密度信息可用kind="reg",并結(jié)合marginal_kws設(shè)置邊緣圖樣式;4.數(shù)據(jù)量大時推薦kind="hex",用

PHP結(jié)合AI做視頻內(nèi)容分析的核心思路是讓PHP作為后端“膠水”,先上傳視頻到云存儲,再調(diào)用AI服務(wù)(如GoogleCloudVideoAI等)進(jìn)行異步分析;2.PHP解析返回的JSON結(jié)果,提取人物、物體、場景、語音等信息生成智能標(biāo)簽并存入數(shù)據(jù)庫;3.優(yōu)勢在于利用PHP成熟的Web生態(tài)快速集成AI能力,適合已有PHP系統(tǒng)的項目高效落地;4.常見挑戰(zhàn)包括大文件處理(用預(yù)簽名URL直傳云存儲)、異步任務(wù)(引入消息隊列)、成本控制(按需分析 預(yù)算監(jiān)控)和結(jié)果優(yōu)化(標(biāo)簽規(guī)范化);5.智能標(biāo)簽顯著提升視

要將AI情感計算技術(shù)融入PHP應(yīng)用,核心是利用云服務(wù)AIAPI(如Google、AWS、Azure)進(jìn)行情感分析,通過HTTP請求發(fā)送文本并解析返回的JSON結(jié)果,將情感數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫,從而實現(xiàn)用戶反饋的自動化處理與數(shù)據(jù)洞察。具體步驟包括:1.選擇適合的AI情感分析API,綜合考慮準(zhǔn)確性、成本、語言支持和集成復(fù)雜度;2.使用Guzzle或curl發(fā)送請求,存儲情感分?jǐn)?shù)、標(biāo)簽及強(qiáng)度等信息;3.構(gòu)建可視化儀表盤,支持優(yōu)先級排序、趨勢分析、產(chǎn)品迭代方向和用戶細(xì)分;4.應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn),如API調(diào)用限制、數(shù)

PHP開發(fā)AI文本摘要的核心是作為協(xié)調(diào)器調(diào)用外部AI服務(wù)API(如OpenAI、HuggingFace),實現(xiàn)文本預(yù)處理、API請求、響應(yīng)解析與結(jié)果展示;2.局限性在于計算性能弱、AI生態(tài)薄弱,應(yīng)對策略為借力API、服務(wù)解耦和異步處理;3.模型選擇需權(quán)衡摘要質(zhì)量、成本、延遲、并發(fā)、數(shù)據(jù)隱私,推薦使用GPT或BART/T5等抽象式模型;4.性能優(yōu)化包括緩存、異步隊列、批量處理和就近區(qū)域選擇,錯誤處理需覆蓋限流重試、網(wǎng)絡(luò)超時、密鑰安全、輸入驗證及日志記錄,以確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效運(yùn)行。

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