API 開発と言えば、Django REST Framework、Flask、FastAPI を思い浮かべるかもしれません。はい、これらを使用して API を作成できます。ただし、今日共有されているフレームワークを使用すると、既存の関数を API に変換できます。サニックです。
Sanic の概要
Sanic[1] は、パフォーマンスを向上させるために設計された Python3.7 Web サーバーおよび Web フレームワークです。これにより、Python 3.5 で追加された async/await 構文を使用できるようになり、ブロックを効果的に回避し、応答速度を向上させることができます。 Sanic は、作成と起動を統合して、変更と拡張が簡単な HTTP サービスを実装する、シンプルで高速な方法を提供することに取り組んでいます。Sanic には、運用環境の作成、展開、拡張に使用できるすぐに使える機能が備わっています。レベルの Web アプリケーション。現在、Github には 16.3k のスターがあり、広範なコミュニティ サポートが提供されています。
次の機能があります:
- 組み込みの非常に高速な Web サーバー
- 本番環境に対応
- 非常に高い拡張性
- ASGI のサポート
- シンプルで直感的な API 設計
- コミュニティ保証
- 既存のコードを API にすばやく変換する方法
次に、その方法を見てみましょう。既に function.py に 2 つの関数が記述されている場合は、コードを API に変換します:
import datetime def get_datetime(): return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") def sum_x_y(x, y): return x + y
API に変換するには、別の sanic_app.py:
from sanic import Sanic, json from functions import get_datetime, sum_x_y app = Sanic("CodeToAPI") HOST = "localhost" PORT = 8000 @app.route("/getdatetime") async def getdatetime(request): return json({"now": get_datetime()}) @app.get('/sumxy') async def sumxy(request): parameters = request.args result = sum_x_y(int(parameters['x'][0]), int(parameters['y'][0])) return json({'result': result}) if __name__ == "__main__": app.run(host=HOST, port=PORT, debug=False)
を記述するだけです。次に、python sanic_app を実行するだけです。 .py を使用して API サービスを開始します:
実行結果から、sanic はすでに運用環境モードで実行されていることがわかります。これは他の Web フレームワークとは異なります。開発サーバーが組み込まれており、開発専用であることが明確になります。 Sanic の場合はまったく逆で、内蔵サーバーを運用環境で直接使用できます。
インターフェイスのテストにはカールを使用できます:
❯ curl "http://localhost:8000/getdatetime" {"now":"2022-07-25 06:34:25"}%❯ curl "http://localhost:8000/sumxy?x=12&y=34" {"result":46}%
post を使用し、json を使用してパラメーターを渡す場合も簡単です:
@app.post('/sumxy') async def sumxy(request): parameters = request.json print(parameters) result = sum_x_y(int(parameters['x']), int(parameters['y'])) return json({'result': result})
curl テストは次のようになります:
❯ curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/sumxy' -H "Content-Type: application/json" -d '{"x":10,"y":20}' {"result":30}%
他の場所に展開
##Sanic は、独自のサーバー (ほとんどの場合、運用には独自のサーバーを使用することが推奨されます) に加えて、ASGI とも互換性があります。これは、お気に入りの ASGI サーバーを使用して Sanic を実行できることを意味します。現在、主流の ASGI サーバーは、Daphne、Uvicorn (FastAPI が使用するもの)、および Hypercorn の 3 つです。 Gunicorn にもデプロイ可能:gunicorn myapp:app --bind 0.0.0.0:1337 --worker-class sanic.worker.GunicornWorker静的ファイルの処理とリクエストのアクセス ログの記録。パフォーマンスを向上させたい場合は、Nginx をプロキシとして使用することを検討し、Nginx に処理を任せることができます。ログと静的ファイルは、Python で処理するよりもはるかに高速です。
以上がPython コードをすばやく API に変換する方法の詳細内容です。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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