好的，下面是一篇关于使用 Flask、FastAPI 和 gRPC 构建可扩展的微服务系统的技术文章。 Python 微服务架构：Flask、FastAPI 与 gRPC 大家好！今天我们来聊聊如何使用 Python 构建可扩展的微服务系统。具体来说，我们会聚焦于三个流行的框架：Flask、FastAPI 和 gRPC。我们会探讨它们各自的特点，以及如何在微服务架构中利用它们构建高效、可维护的服务。 微服务架构概览 在深入代码之前，让我们快速回顾一下微服务架构的核心思想。微服务是一种将应用程序构建为一系列小型、自治的服务的方法，每个服务都运行在自己的进程中，并使用轻量级机制（通常是 HTTP API）进行通信。 优点： 独立部署： 每个服务都可以独立部署和更新，降低了部署风险。 技术多样性： 可以为不同的服务选择最适合的技术栈。 可扩展性： 可以独立扩展每个服务，以满足特定的需求。 容错性： 一个服务的故障不会影响其他服务。 缺点： 复杂性： 分布式系统的复杂性更高，需要考虑服务发现、负载均衡、监控等问题。 数据一致性： 跨多个服务的数据一致性更难保证。 调试： 调试分布式系统更具挑战 …
如何使用`FastAPI`的`依赖`注入`系统`实现`可测试`和`可维护`的`API`。
好的，我们开始。 使用 FastAPI 依赖注入构建可测试和可维护的 API 大家好！今天我们来深入探讨如何利用 FastAPI 的依赖注入系统构建可测试和可维护的 API。依赖注入是一种强大的设计模式，可以显著提高代码的模块化程度、可复用性和可测试性。FastAPI 对此提供了优雅且强大的支持。 什么是依赖注入？ 简单来说，依赖注入是一种将组件（类、函数等）的依赖关系从组件自身解耦的设计模式。组件不负责创建或查找其依赖项，而是由外部“注入”这些依赖项。 考虑一个简单的例子： class DatabaseConnection: def connect(self): print(“Connecting to the database…”) # … 实际连接数据库的代码 … return “Connected to database” class UserService: def __init__(self, db_connection: DatabaseConnection): self.db_connection = db_connection def get_user(s …
`FastAPI`的`异步`编程：`async/await`与`事件循环`的`底层`实现。
FastAPI 异步编程：async/await 与事件循环的底层实现 各位来宾，大家好。今天我们来深入探讨 FastAPI 的异步编程模型，重点关注 async/await 关键字以及事件循环的底层运作机制。理解这些概念对于编写高性能、高并发的 FastAPI 应用至关重要。 1. 异步编程的必要性 在传统的同步编程模型中，当一个函数执行耗时操作（例如网络请求、数据库查询、文件 I/O）时，线程会被阻塞，直到操作完成。这意味着在此期间，线程无法执行其他任务，从而降低了程序的整体吞吐量。 异步编程通过允许函数在等待耗时操作完成时让出控制权，从而解决了这个问题。这样，线程可以继续执行其他任务，直到耗时操作完成并发出通知，然后异步函数恢复执行。这种机制允许单个线程同时处理多个并发任务，从而显著提高程序的性能。 2. async/await 关键字 Python 的 async 和 await 关键字是实现异步编程的核心工具。 async: 用于声明一个函数为协程函数。协程函数可以暂停执行并在稍后恢复执行。与普通函数不同，调用协程函数会返回一个协程对象（coroutine object），而 …
如何实现一个`Python`的`模型部署`框架，并使用`Flask`或`FastAPI`提供`API`服务。
好的，我们开始吧。 Python 模型部署框架构建与 API 服务实践 今天我们来讨论如何构建一个 Python 模型部署框架，并使用 Flask 或 FastAPI 提供 API 服务。我们将从模型序列化、加载，到 API 接口设计、请求处理，以及一些最佳实践进行深入探讨。 1. 框架设计原则 一个好的模型部署框架应该具备以下几个关键特性： 模块化: 易于扩展和维护，各个组件可以独立开发和测试。 可配置: 允许用户灵活配置模型路径、预处理逻辑、后处理逻辑等。 高性能: 尽可能降低延迟，提高吞吐量。 可监控: 提供监控指标，方便性能分析和问题排查。 易用性: 开发者可以快速上手，轻松部署模型。 2. 模型序列化与加载 首先，我们需要将训练好的模型进行序列化，以便存储和加载。常用的序列化库包括 pickle、joblib 和 torch.save/tf.saved_model (针对 PyTorch 和 TensorFlow 模型)。 示例：使用 joblib 序列化 scikit-learn 模型 import joblib from sklearn.linear_model impo …
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Python高级技术之：`FastAPI`的`async`和`await`：如何处理异步数据库操作。
各位观众，晚上好！今天咱们不聊风花雪月，来点硬核的——Python的FastAPI框架，以及它如何与异步数据库操作愉快地玩耍。准备好了吗？Let’s dive in! 开场白：异步的魅力 想象一下，你正在一家餐厅点餐。传统的同步模式就像只有一个服务员，你点了菜，他必须等你吃完，才能服务下一个顾客。效率低下，大家都在等！ 而异步模式呢？就像餐厅有了多个服务员，你点了菜，服务员立刻去后厨下单，然后就可以去服务其他顾客。你的菜做好后，服务员再回来给你端上来。这样，大家都不用傻等，效率大大提高。 在编程世界里，异步编程就是这个道理。它允许你的程序在等待I/O操作（比如数据库查询、网络请求）完成时，去做其他的事情，而不是傻傻地阻塞在那里。 async和await：异步的黄金搭档 Python的async和await关键字，就像异步编程界的“史密斯夫妇”，是异步操作的核心。 async: 声明一个函数为协程函数（coroutine function）。这意味着这个函数可以被异步执行。 await: 用于等待一个协程函数的执行结果。它只会出现在 async 函数内部。当 await 遇到 …
Python高级技术之：`FastAPI`的`Pydantic`：如何进行数据验证和类型强制。
各位观众老爷们，大家好！ 今天咱们来聊聊 FastAPI 和 Pydantic 这对黄金搭档，看看它们是如何强强联合，在数据验证和类型强制方面搞事情的。 开场白：数据界的“照妖镜”和“整形医生” 在Web API 的世界里，数据就像是进城的农民工，质量参差不齐。你辛辛苦苦写了一个 API，结果前端传来的数据不是缺胳膊就是少腿，要么就是类型不对。这可咋办？ 难道要我们自己手动写一堆 if-else 来验证？ 那得写到猴年马月啊！ 这时候，Pydantic 就闪亮登场了。它可以说是数据界的“照妖镜”和“整形医生”。 “照妖镜”是指它能帮你识别出数据里妖魔鬼怪，确保数据的结构和类型符合你的预期；“整形医生”是指它能帮你把数据转换成你想要的类型，让它们看起来更顺眼。 而 FastAPI 则把 Pydantic 集成得非常完美，让你用起来就像呼吸一样自然。 Pydantic 基础：定义数据模型 Pydantic 的核心是数据模型（Data Model）。 我们可以通过定义一个继承自 pydantic.BaseModel 的类来创建一个数据模型。这个类里的每个属性都代表着数据的一个字段，并且可以指 …
Python高级技术之：`FastAPI`的后台任务（`Background Tasks`）：如何处理非阻塞的异步任务。
各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊点高级货，聊聊 FastAPI 的后台任务，让你的 API 飞起来！ 开场白：API 响应慢？你该考虑后台任务了！ 咱们写 API 的时候，最怕啥？响应慢！用户点了一下按钮，半天没反应，分分钟想卸载你的 App。很多时候，响应慢不是因为服务器不行，而是因为你在 API 里面做了太多事情，比如发送邮件、处理图片、跑复杂的计算等等。这些任务往往不需要立刻完成，但却阻塞了 API 的响应，导致用户体验极差。 这时候，后台任务就派上用场了！它可以让你把这些耗时的任务扔到后台去执行，而 API 则立刻返回响应，让用户感觉飞一样快。 什么是后台任务？ 简单来说，后台任务就是一些不需要立即完成，可以在后台异步执行的任务。你可以想象一下，你点了个外卖，商家接单后，就开始准备饭菜，然后配送。你下单这个动作相当于 API 请求，商家接单返回确认相当于 API 响应，而准备饭菜和配送的过程，就是后台任务。 FastAPI 如何处理后台任务？BackgroundTasks 闪亮登场！ FastAPI 提供了 BackgroundTasks 类来方便我们处理后台任务。它允许你定 …
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Python高级技术之：`FastAPI`的依赖注入系统：`Depends`的内部实现与应用。
各位观众老爷，早上/下午/晚上好！ 今天咱们来聊聊 FastAPI 里的依赖注入系统，特别是那个神秘又强大的 Depends。 开场白：别怕，依赖注入没那么玄乎 很多小伙伴一听到“依赖注入”就觉得高深莫测，好像要学完十年编程才能掌握。 其实，它本质上就是一种组织代码的方式，让你的代码更清晰、更易于测试和维护。 FastAPI 的依赖注入系统更是简单易用，理解了它的内部机制，你就能像驾驭自行车一样轻松驾驭它。 正文：Depends 的前世今生 首先，我们要明白，Depends 本身不是一个类，而是一个函数。 它的作用就像一个“钩子”，告诉 FastAPI 在处理某个路由时，先执行指定的依赖项，然后将依赖项的结果注入到路由函数中。 from fastapi import FastAPI, Depends app = FastAPI() # 定义一个依赖项 async def get_db(): db = “模拟数据库连接” # 实际应用中会建立数据库连接 try: yield db finally: # 关闭数据库连接 (可选) print(“关闭数据库连接”) # 使用 Depends …
Python高级技术之：`Python`的`FastAPI`：`ASGI`框架的性能优势和异步编程模型。
各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊Python界一颗冉冉升起的新星——FastAPI。这玩意儿啊，号称性能怪兽，而且跟异步编程关系密切，所以咱们得好好扒一扒它的皮，看看它到底是怎么做到既快又灵活的。 第一部分：ASGI是个什么玩意儿？为啥它能让FastAPI更快？ 首先，咱们得先搞清楚ASGI是个什么东西。你可能听说过WSGI，它是Python Web开发的“老前辈”，但时代在进步，WSGI的缺点也逐渐暴露出来。 WSGI的限制: WSGI是同步的，也就是说，一个请求来了，必须处理完才能处理下一个。这对于需要长时间等待的操作（比如访问数据库、调用外部API）来说，效率太低了。想象一下，你排队买煎饼，前面的人要加十个鸡蛋，你只能干等着，多浪费时间啊！ ASGI的闪亮登场: ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）就是来解决这个问题的。它允许Web服务器处理异步请求，也就是说，服务器可以在等待I/O操作完成的时候，去处理其他请求。这就好比煎饼摊老板可以同时做几个人的煎饼，大大提高了效率。 咱们用一个简单的表格来对比一下WSGI和ASGI： 特性 …
FastAPI 依赖注入：构建高可维护性与可测试性 API
各位观众，各位朋友，各位屏幕前的码农们！欢迎来到“FastAPI 依赖注入：构建高可维护性与可测试性 API”讲座现场。今天，咱们要聊聊 FastAPI 框架中一个超级给力的特性——依赖注入。这玩意儿听起来有点高大上，但其实啊，它就像咱们生活中的外卖小哥，专门负责给你送餐（依赖），让你省心省力，专注于享用美食（核心业务逻辑）。 什么是依赖注入？ 别怕，咱先聊点轻松的 在编程世界里，依赖指的是一个对象需要另一个对象来完成自己的工作。 比如说，咱们有个 UserService 类，它需要 Database 类来存储用户信息。 那么，UserService 就依赖于 Database。 传统的做法，通常是 UserService 自己去创建 Database 实例： class Database: def __init__(self): self.connection = “数据库连接” # 模拟数据库连接 class UserService: def __init__(self): self.db = Database() # UserService 自己创建 Database 实例 de …