Sensei vereinfacht den Prozess der Erstellung von API-Clients, indem Routing, Datenvalidierung und Antwortzuordnung automatisch durchgeführt werden. Dies reduziert die Komplexität von HTTP-Anfragen und erleichtert die Integration von APIs in Ihre Projekte, ohne Boilerplate-Code schreiben zu müssen.
Sensei verwendet Typhinweise, um API-Clients zu generieren und bietet so klare Schnittstellen und eine robuste Validierung für die Interaktion mit APIs. Seine Syntax ist dem Framework FastAPI
sehr ähnlich- Dokumentation: https://sensei.crocofactory.dev
- Quellcode: https://github.com/CrocoFactory/sensei
Codebeispiel
from typing import Annotated from sensei import Router, Path, APIModel router = Router('https://pokeapi.co/api/v2/') class Pokemon(APIModel): name: str id: int height: int weight: int @router.get('/pokemon/{name}') def get_pokemon(name: Annotated[str, Path(max_length=300)]) -> Pokemon: pass pokemon = get_pokemon(name="pikachu") print(pokemon) # Pokemon(name='pikachu'> <p>Didn't it seem to you that the function doesn't contain the code? <strong>Sensei writes it instead of you!</strong> The result of the call get_pokemon(name="pikachu") is the object Pokemon(name='pikachu'> </p><p>There is a wonderful OOP approach proposed by Sensei:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">class User(APIModel): email: EmailStr id: PositiveInt first_name: str last_name: str avatar: AnyHttpUrl @classmethod @router.get('/users') def query( cls, page: Annotated[int, Query()] = 1, per_page: Annotated[int, Query(le=7)] = 3 ) -> list[Self]: pass @classmethod @router.get('/users/{id_}') def get(cls, id_: Annotated[int, Path(alias='id')]) -> Self: pass @router.post('/token') def login(self) -> str: pass @login.prepare def _login_in(self, args: Args) -> Args: args.json_['email'] = self.email return args @login.finalize def _login_out(self, response: Response) -> str: return response.json()['token'] user = User.get(1) user.login() # User(id=1, email="john@example.com", first_name="John", ...)
Wenn Sensei nicht weiß, wie er mit einer Anfrage umgehen soll, können Sie es selbst tun, indem Sie die Vorverarbeitung als Vorbereitung und die Nachverarbeitung als Abschluss verwenden
Vergleich
Sensei: Es bietet ein hohes Maß an Abstraktion. Sensei vereinfacht die Erstellung von API-Wrappern und bietet Dekoratoren für einfaches Routing, Datenvalidierung und automatische Zuordnung von API-Antworten zu Modellen. Dies reduziert den Boilerplate und verbessert die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes.
Barer HTTP-Client: Ein bloßer HTTP-Client wie Requests oder httpx erfordert die manuelle Verwaltung von Anfragen, die Antwortanalyse, die Datenvalidierung und die Fehlerbehandlung. Sie müssen für jeden Endpunkt sich wiederholenden Code schreiben.
Merkmale
Sensei bietet Funktionen, die sowohl für Standard-APIs als auch für unübersichtliche APIs nützlich sind:
- Validierung ?️
- Handhabung mit Ratenbegrenzung ⏳
- Automatische Behandlung von Rückgabetypen?
- TROCKENE Architektur ohne Duplikationen?
- Async-Unterstützung ⚡
- Groß-/Kleinschreibung und Aliase?
- Eigener Client für schnelle Anfragen?
Zielgruppe
Entwickler, die mit APIs arbeiten, Datenwissenschaftler und Analysten usw.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSensei: Vereinfachen Sie die API-Client-Generierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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