Sensei は、ルーティング、データ検証、応答マッピングを自動的に処理することで、API クライアントの作成プロセスを簡素化します。これにより、HTTP リクエストの複雑さが軽減され、定型コードを記述せずに API をプロジェクトに簡単に統合できるようになります。
Sensei は、タイプヒントを使用して API クライアントを生成し、API と対話するための明確なインターフェイスと堅牢な検証を提供します。その構文はフレームワーク FastAPI
に非常に似ています。- ドキュメント: https://Sensei.crocofactory.dev
- ソースコード: https://github.com/CrocoFactory/Sense
コード例
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", ...)
先生がリクエストの処理方法を知らない場合は、前処理を準備として、後処理をファイナライズとして使用して、自分で処理することができます
比較
先生: 高度な抽象化を提供します。 Teacher は API ラッパーの作成を簡素化し、ルーティング、データ検証、API 応答のモデルへの自動マッピングを容易にするデコレーターを提供します。これにより定型文が削減され、コードの可読性と保守性が向上します。
ベア HTTP クライアント: リクエストや httpx のようなベア HTTP クライアントでは、リクエストの手動管理、応答解析の処理、データ検証、およびエラー処理が必要です。エンドポイントごとに繰り返しコードを記述する必要があります。
特徴
Sensei は、標準 API と複雑な API の両方に役立つ機能を提供します。
- 検証?️
- レート制限の処理 ⏳
- 戻り値の型の自動処理 ?
- 重複のない DRY アーキテクチャ ?
- 非同期サポート ⚡
- 大文字と小文字の変換とエイリアス ?
- 高速リクエストのための独自のクライアント ?
対象者
API を使用する開発者、データ サイエンティスト、アナリストなど
以上が先生: API クライアントの生成を簡素化するの詳細内容です。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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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