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FastApI学习

Posted at 2024-07-01 python FastApi 

## 开始的补充

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def get_full_name(first_name, last_name):
    full_name = first_name.title() + " " + last_name.title()
    return full_name


print(get_full_name("john", "doe"))

想要补全title，我们打开·之后，发现无法补全。 为了解决这个问题，我们可以使用类型提示，如下面这段代码

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def get_full_name(first_name: str, last_name: str): 
full_name = first_name.title() + " " + last_name.title()
return full_name print(get_full_name("john", "doe"))

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from fastapi import FastAPI  
  
app = FastAPI()  
  
  
@app.get("/")  
async def root():  
    return {"message": "Hello World"}  
  
  
@app.get("/hello/{name}")  
async def say_hello(name: str):  
    return {"message": f"Hello {name}"}

最简单的fastapi程序 ### 启动命令 uvicorn main:app --reload 命令 uvicorn main:app 指的是 - main: 文件 main.py（Python "模块"）。 - app: 在 main.py 中使用 app = FastAPI() 行创建的对象。 - --reload: 使服务器在代码更改后重新启动。仅用于开发。

启动后界面，终端中的INFO中会提示挂载端口

交互式文档

再浏览器中输入网址 http://127.0.0.1:8000/doc 会打开一个动态的API文档 此文档由Swagger UI提供。

## 并发 async / await

异步代码

慢文件

并发和并行

并发：并发性意味着应用程序同时(并发地)处理多个任务。如果计算机只有一个CPU，应用程序可能不会在同一时间处理多个任务，但是在应用程序内一次处理多个任务。在开始下一个任务之前，它不会完全完成一个任务。相反，CPU在不同的任务之间切换，直到任务完成。 并行：并行性意味着应用程序将其任务分割成更小的子任务，这些子任务可以并行处理，例如在多个cpu上同时处理。

==并发适合等待密集型的工作，并行适合CPU密集型的工作== ### 样例

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burgers = await get_burgers(2)