Руководство по деплою FastAPI: как развернуть приложение на сервере
FastAPI — это невероятно быстрый и удобный фреймворк, но даже у самого проворного кота иногда случаются трудности при выходе "в продакшн". В этой статье расскажем, как правильно развернуть FastAPI-приложение на сервере, чтобы оно работало стабильно и было готово к большим нагрузкам. От настройки окружения и конфигурации nginx до использования Docker и балансировки нагрузки — всё, что нужно, чтобы ваше API мурчало без перебоев! 🐱💻✨
FastAPI: подробное руководство по основным сущностям
FastAPI — это мощный и интуитивно понятный фреймворк для создания современных веб-API на Python, который завоевал популярность среди разработчиков благодаря своей скорости, удобству и гибкости. Он позволяет легко создавать надёжные и масштабируемые API, автоматически проверять данные и генерировать удобную документацию. Одним из ключевых преимуществ FastAPI является простота работы с различными типами данных и параметрами, что делает фреймворк подходящим как для небольших, так и для крупных проектов.
FastAPI для начинающих: простое руководство по созданию быстрых API
FastAPI — это современный фреймворк для создания веб-API на Python, который делает акцент на простоте, скорости и безопасности. Он идеально подходит для тех, кто хочет создать мощное API, минимизируя при этом время разработки. В этой статье мы расскажем о ключевых возможностях FastAPI и разберём основы его использования — от установки до создания простого API.
Введение в использование HuggingFace Transformers
HuggingFace Transformers — это мощная и популярная библиотека для работы с моделями обработки естественного языка (NLP). Она предоставляет доступ к множеству передовых моделей, таких как BERT, GPT, T5 и многие другие. В этой статье мы рассмотрим основные возможности библиотеки HuggingFace Transformers и примеры её использования.
SQLAlchemy: Мощный инструмент для работы с базами данных в Python
SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в языке Python, которая предоставляет ORM (Object Relational Mapping) и SQLAlchemy Core, низкоуровневый интерфейс для выполнения SQL-запросов. Она позволяет разработчикам эффективно взаимодействовать с различными реляционными СУБД, такими как SQLite, MySQL, PostgreSQL и другими, обеспечивая удобный и мощный инструмент для управления базами данных.
Celery: запуск асинхронных задач в Python
Celery — это распределенная система для обработки асинхронных задач и управления очередями задач в Python. Она широко используется для выполнения фоновых задач, таких как отправка электронных писем, обработка изображений, выполнение долгих вычислений и интеграция с внешними сервисами. Celery поддерживает множество брокеров сообщений, таких как RabbitMQ, Redis и другие, что делает его гибким и мощным инструментом для создания масштабируемых приложений.
Начало работы с аннотациями типов в Python
Python известен своей гибкостью и динамической типизацией, что позволяет разработчикам быстро писать и запускать код. Однако, в крупных проектах это может привести к ошибкам и трудностям с поддержкой. Аннотации типов в Python помогают решить эти проблемы, предоставляя возможность явно указывать типы переменных, аргументов функций и возвращаемых значений. Это улучшает читаемость кода и позволяет инструментам статического анализа находить ошибки до выполнения программы. В этой статье мы рассмотрим, как начать работу с аннотациями типов в Python.
Работа с виртуализацией в Python
В мире виртуализации доступно множество технологий, каждая из которых предлагает уникальные возможности для создания и управления виртуальными машинами. Рассмотрим подробнее такие решения, как KVM, VMware и bhyve, а также их ключевые особенности и применение.
Введение в NumPy: основной инструмент для научных вычислений в Python
NumPy, что расшифровывается как Numerical Python, является одной из самых фундаментальных библиотек для научных вычислений в Python. Этот мощный инструмент предоставляет поддержку многомерных массивов и матриц, а также широкий спектр функций для работы с этими данными, что делает его незаменимым ресурсом для инженеров, ученых и аналитиков данных по всему миру.
Работа с файлами в Python: читаем, изменяем, пишем в разные форматы.
Работа с файлами в Python — это важный навык, позволяющий программам читать данные из файлов и записывать данные в файлы. Это может быть полезно для множества задач, таких как обработка данных, логирование, конфигурация программ и многое другое. В Python работа с файлами осуществляется с помощью встроенной функции open(), которая поддерживает различные режимы работы.