제목: Python 웹 프레임워크 비교: Django와 FastAPI
소개:
웹 애플리케이션을 개발할 때 올바른 프레임워크를 선택하는 것이 중요합니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python에는 선택할 수 있는 뛰어난 웹 프레임워크가 많이 있습니다. 이 기사에서는 널리 사용되는 두 가지 Python 웹 프레임워크인 Django와 FastAPI를 비교하고 예제를 통해 해당 기능과 사용법을 설명합니다.
- Django:
Django는 빠른 개발과 높은 확장성을 강조하는 모든 기능을 갖춘 웹 프레임워크입니다. ORM(Object Relational Mapping), 인증, 캐싱 등을 포함한 다양한 내장 기능을 제공합니다. 다음은 간단한 Django 예입니다.
# 引入Django模块 from django.http import HttpResponse # 定义视图函数 def hello(request): return HttpResponse("Hello, Django!") # 配置URL路由 from django.urls import path urlpatterns = [ path('hello/', hello), ]
위 코드는 hello
라는 뷰 함수를 정의하고 이를 /hello/
주소에 바인딩합니다. 주소를 입력하면 Hello, Django!
가 반환됩니다. hello
的视图函数,并将其绑定到地址/hello/
,当用户访问该地址时,将返回Hello, Django!
。
优点:
- 强大的功能和内置组件,提高开发效率。
- 巨大的开发者社区支持,有丰富的资源和文档。
- 成熟的生态系统,可用于各种规模的Web应用。
- FastAPI:
FastAPI是一个高性能的Web框架,基于Starlette和Pydantic。它注重速度和灵活性,并支持自动化API文档生成。以下是一个简单的FastAPI示例:
# 引入FastAPI模块 from fastapi import FastAPI # 创建一个FastAPI应用实例 app = FastAPI() # 定义路由和处理函数 @app.get("/hello") def hello(): return "Hello, FastAPI!"
在上述示例中,我们使用@app.get
装饰器将hello
函数绑定到路由/hello
- 강력한 기능과 내장 구성 요소는 개발 효율성을 향상시킵니다.
- 풍부한 리소스와 문서를 갖춘 대규모 개발자 커뮤니티 지원.
- 모든 규모의 웹 애플리케이션을 위한 성숙한 생태계.
- FastAPI:
- rrreee
- 위 예에서는
@app.get
데코레이터를 사용하여hello
함수를/ 경로에 바인딩했습니다. 안녕하세요
. - 장점:
- 성능과 속도에 중점을 두어 트래픽이 많고 대기 시간이 짧은 애플리케이션에 적합합니다.
- API 문서를 자동으로 생성하여 편리한 테스트 및 개발 환경을 제공합니다.
- FastAPI는 Starlette 및 Pydantic을 기반으로 하는 고성능 웹 프레임워크입니다. 속도와 유연성에 중점을 두고 자동화된 API 문서 생성을 지원합니다. 다음은 간단한 FastAPI 예입니다.
Python 유형 힌트와 긴밀하게 통합되어 더 나은 코드 가독성과 유지 관리성을 제공합니다.
위 내용은 Python 웹 프레임워크 비교: Django와 FastAPI의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

slicepaythonlistisdoneusingthesyntaxlist [start : step : step] .here'showitworks : 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelemement.3) stepisincrementbetwetweentractionsoftortionsoflists

NumpyAllowsForVariousOperationsOnArrays : 1) BasicArithmeticLikeadDition, Subtraction, A 및 Division; 2) AdvancedOperationsSuchasmatrixmultiplication; 3) extrayintondsfordatamanipulation; 5) Ag

Arraysinpython, 특히 Stroughnumpyandpandas, areestentialfordataanalysis, setingspeedandefficiency

ListSandnumpyArraysInpythonHavedifferentmoryfootPrints : ListSaremoreFlexibleButlessMemory-Efficer, whilumpyArraySareOptimizedFornumericalData.1) ListSTorERENFERENCESTOOBJECTS, OverHeadAround64ByTeson64-BitSyStems.2) NumpyArraysTATACONTACOTIGUOU

ToensurePythonScriptTscriptsBecorrectelyRossDevelopment, Staging and Production, UsethesEStrategies : 1) EnvironmberVariblesForsimplesettings, 2) ConfigurationFilesforcomplexSetups 및 3) DynamicLoadingForAdAptability

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.


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