Wir sind aus einer dringend benötigten und erholsamen Sommerpause zurück und sind bereit, den Herbst mit einer neuen Veröffentlichung von Flama zu beginnen. Ja, Sie haben richtig gelesen, wir veröffentlichen Flama 1.7 ?
Dieses Release ist ein großes Release mit neuen Funktionen, die Ihnen das Leben bei der Entwicklung und Produktion Ihrer ML-APIs erheblich erleichtern werden. Die wichtigsten Highlights dieser Veröffentlichung sind:
Unterstützung für Python 3.12: Flama unterstützt jetzt Python 3.12, sodass Sie alle neuen Funktionen und Verbesserungen nutzen können, die mit der neuesten Version von Python einhergehen.
Unterstützung für Domain Driven Design (DDD): Flama bietet jetzt integrierte Unterstützung für Domain-Driven Design mit einem neuen Modul namens ddd. DDD ist ein leistungsstarker Ansatz, der Ihnen hilft, die Komplexität realer Projekte zu bewältigen, insbesondere wenn es um komplizierte Geschäftslogik und komplexe Datenmodelle geht. Durch die Fokussierung auf die Geschäftsdomäne stellt DDD sicher, dass Ihre Codebasis an den Geschäftsanforderungen ausgerichtet bleibt, sodass sie im Laufe der Zeit einfacher zu warten, zu erweitern und zu skalieren ist. Das neue Modul ddd enthält die wesentlichen Bausteine, damit Sie mit voller Kraft durchstarten können. Für ein tieferes Verständnis von DDD können Sie sich das Buch Architecture Patterns with Python von Harry Percival und Bob Gregory ansehen.
Unterstützung für die Authentifizierung: In dieser Version haben wir Unterstützung für die Authentifizierung in Flama hinzugefügt. Sie können Ihre API-Endpunkte jetzt mit tokenbasierter Authentifizierung über Header oder Cookies sichern. Dies hilft Ihnen, Ihre Daten zu schützen und sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf Ihre API zugreifen können, wodurch sie in wenigen einfachen Schritten sicherer und zuverlässiger wird.
Um diese neuen Funktionen besser zu präsentieren, werden wir einige zusätzliche Beiträge mit sehr detaillierten Beispielen veröffentlichen, die Sie durch den Prozess der Verwendung von DDD und der Authentifizierung mit Flama führen.
Bleiben Sie dran für weitere Updates und viel Spaß beim Codieren! ?
Referenzen
- Flama-Dokumentation
- Flama GitHub-Repository
- Flama PyPI-Paket
Über die Autoren
- Vortico: Wir sind auf Softwareentwicklung spezialisiert, um Unternehmen bei der Verbesserung und Erweiterung ihrer KI- und Technologiefähigkeiten zu unterstützen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFlama freilassen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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