Docker コンテナ化を使用して FastAPI にアプリケーションをデプロイする方法
はじめに:
Docker は、アプリケーションとその依存関係を自己完結型のポータブル コンテナにパッケージ化し、迅速なデプロイと拡張を可能にするコンテナ化テクノロジです。 FastAPI は、Python をベースとした最新の高性能 Web フレームワークで、シンプルで高速な API 開発エクスペリエンスを提供します。この記事では、Docker コンテナ化を使用して FastAPI にアプリケーションをデプロイする方法を紹介し、対応するコード例を示します。
ステップ 1: FastAPI アプリケーションを作成する
まず、単純な FastAPI アプリケーションを作成する必要があります。簡単な例を次に示します。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"}
上記のコードでは、ユーザーがルート パス経由でアプリケーションにアクセスすると JSON 応答を返す基本的な FastAPI アプリケーションを作成しました。
ステップ 2: Dockerfile を作成する
次に、Docker イメージの構築に使用される Dockerfile を作成する必要があります。プロジェクトのルート ディレクトリに Dockerfile という名前のファイルを作成し、次の内容を追加します:
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 COPY ./app /app WORKDIR /app RUN pip install -r requirements.txt CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
上記の Dockerfile では、最初に FastAPI: python3.7 に適したベース イメージ tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi を選択しました。 。次に、プロジェクト ディレクトリ内の app フォルダーをコンテナーの /app ディレクトリにコピーし、作業ディレクトリを /app に設定します。次に、pip install -r required.txt を実行して、アプリケーションの依存関係をインストールします。最後に、CMD コマンドを使用してアプリケーションを起動します。
ステップ 3: Docker イメージをビルドする
コマンド ラインで、プロジェクトのルート ディレクトリに切り替え、次のコマンドを実行して Docker イメージをビルドします:
docker build -t fastapi-app .
上記のコマンドDockerfile を使用して、fastapi-app という名前の Docker イメージを構築します。 「.」は、Dockerfile が現在のディレクトリにあることを意味します。
ステップ 4: Docker コンテナを実行する
Docker イメージを構築した後、次のコマンドを使用して Docker コンテナを実行できます:
docker run -d -p 80:80 fastapi-app
上記のコマンドでは、-d は実行を意味します。デーモン モード コンテナーでは、-p 80:80 はホストのポート 80 をコンテナーのポート 80 にマッピングすることを意味し、fastapi-app は実行される Docker イメージを意味します。
これで、FastAPI アプリケーションのコンテナ化に成功し、Docker を通じて実行できました。
結論:
FastAPI アプリケーションをコンテナ化することで、迅速なデプロイメントとスケーリングを実現できます。 Docker コンテナを使用すると、アプリケーションとその依存関係を自己完結型のポータブル コンテナに簡単にパッケージ化できるため、展開と構成の複雑さが軽減されます。この記事では、Docker コンテナ化を使用してアプリケーションを FastAPI にデプロイする方法について説明し、対応するコード例を示します。この記事がお役に立てば幸いです!
以上がFastAPI で Docker コンテナ化を使用してアプリケーションをデプロイ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。

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