私たちは待望のリラックスした夏休みから戻り、Flama の新しいリリースで秋を始める準備ができています。そう、お読みのとおり、Flama 1.7 をリリースする予定です?
このリリースは、ML API の開発と本番化をはるかに容易にする新機能を備えた大規模なリリースです。このリリースの主なハイライトは次のとおりです:
Python 3.12 のサポート: Flama は Python 3.12 をサポートするようになったため、最新バージョンの Python に付属するすべての新機能と改善点を活用できます。
ドメイン駆動設計 (DDD) のサポート: Flama には、ddd という名前の新しいモジュールによるドメイン駆動設計のサポートが組み込まれています。 DDD は、特に複雑なビジネス ロジックや複雑なデータ モデルを扱う場合に、現実世界のプロジェクトの複雑さを管理するのに役立つ強力なアプローチです。 DDD はビジネス ドメインに焦点を当てることで、コードベースがビジネス ニーズと一致した状態を維持し、長期にわたる保守、拡張、拡張を容易にします。新しいモジュール ddd には、フルスピードで作業を開始するために不可欠な構成要素が付属しています。 DDD についてさらに深く理解するには、Harry Percival と Bob Gregory の著書『Architecture Patterns with Python』を参照してください。
認証のサポート: このリリースでは、Flama での認証のサポートが追加されました。ヘッダーまたは Cookie を介したトークンベースの認証を使用して API エンドポイントを保護できるようになりました。これにより、データを保護し、承認されたユーザーのみが API にアクセスできるようになり、いくつかの簡単な手順で API の安全性と信頼性が高まります。
これらの新機能をよりよく紹介するために、DDD と Flama による認証の使用プロセスをガイドする非常に詳細な例を含む追加の投稿をいくつか公開する予定です。
さらなるアップデートと楽しいコーディングにご期待ください! ?
参考文献
- Flame ドキュメント
- Flama GitHub リポジトリ
- Flama PyPI パッケージ
著者について
- Vortico: 私たちは、企業の AI およびテクノロジーの機能の強化と拡張を支援するソフトウェア開発を専門としています。
以上がフラマの解放の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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