Quelle est la sauce secrète derrière la vitesse de FastAPI ? Pourquoi laisse-t-il les autres manger sa poussière numérique ?
Rencontrez le trio dynamique : Starlette, Uvicorn et Pydantic - les armes secrètes de FastAPI pour devancer la concurrence. Regardons de plus près ces gars :
Starlette : la colonne vertébrale agile
Starlette, la centrale invisible qui rend la magie asynchrone de FastAPI facile. Ce n'est pas simplement un autre framework : c'est le framework, le cerveau derrière la capacité de FastAPI à gérer des charges de travail insensées.
Starlette brille le plus lorsque les choses deviennent chaotiques. Il adopte la programmation asynchrone comme un jongleur professionnel manipulant une douzaine de torches enflammées.
Requêtes HTTP ? Vérifier. Connexions WebSocket ? Revérifier. Ce type est la base solide comme le roc, donnant à FastAPI ses performances suralimentées et son attitude proactive en matière de mise à l'échelle.
Si FastAPI était une fusée, Starlette en serait le moteur - silencieux mais puissant, garantissant que tout fonctionne plus facilement que du beurre sur des toasts chauds.
Uvicorn : le serveur ASGI ultra-rapide
Uvicorn sert de serveur ASGI hautes performances qui alimente FastAPI. Ce type est le fidèle compagnon de FastAPI, qui dynamise les applications et les met en production plus rapidement que vous ne pouvez dire « déploiement ». Besoin d'une boucle événementielle ? Il y en a un. Besoin d’une gestion HTTP efficace ? Uvicorn vous soutient.
Qu'il s'agisse de servir des fichiers statiques ou de discuter via WebSockets, Uvicorn fait ressembler cela à un jeu d'enfant. Pas de drame, pas de sueur - juste une performance ultra-rapide et sans fioritures.
Dans le monde ASGI, Uvicorn ne se contente pas de jouer - il domine. Si la vitesse était un sport, Uvicorn ferait déjà froid dans le dos avec des médailles d'or.
Pydantic : le gardien de l'intégrité des données
Et maintenant, rencontrez Pydantic, le gardien des données de FastAPI. Si vos données rencontrent des problèmes, Pydantic les détectera rapidement.
Pydantic ne se contente pas de valider les données : il exploite pleinement les indications de type de Python. Il garantit que chaque octet et chaque chaîne sont parfaitement propres avant de s'approcher de votre application. Pydantic gère également la sérialisation des données sans effort, garantissant une communication fluide entre les API et les clients.
Dans l'écosystème de FastAPI, Pydantic est la sentinelle fiable qui garantit la qualité des données et garantit que votre application reste sécurisée, stable et prête pour la production.
Le trio parfait
Les performances remarquables de FastAPI ne sont pas le fruit du hasard : c'est le résultat de la collaboration transparente de Starlette, Uvicorn et Pydantic. Que vous créiez des API ou déployiez des applications évolutives, ce trio fait de FastAPI le choix ultime pour les développeurs modernes.
Si vous recherchez une plateforme pour héberger vos projets FastAPI, essayez Leapcell !
Leapcell est une plate-forme de cloud computing conçue spécifiquement pour les applications distribuées modernes. Son modèle de tarification à l'utilisation garantit l'absence de coûts inutiles, ce qui signifie que les utilisateurs ne paient que pour les ressources qu'ils utilisent réellement.
En savoir plus dans la documentation.
Suivez-nous sur X : @LeapcellHQ
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Dreamweaver Mac
Outils de développement Web visuel

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.