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Inhaltsverzeichnis
Django: reif und stabil, vollst?ndige Funktionen
Fastapi: Leicht und effizient, Typ-Erst
Wie w?hlen Sie? H?ngen von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab
Kleine Details sind leicht zu ignorieren
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi

Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi

Jul 12, 2025 am 02:53 AM

Django eignet sich für Projekte, die eine klare Struktur und volle Funktionalit?t erfordern, w?hrend Fastapi besser für Szenarien geeignet ist, die hohe Leistung und moderne Architekturen verfolgen. 1. Django ist ausgereift und stabil, mit integrierten ORM- und Admin-Schnittstellen, die für datengesteuerte Projekte und mittel- und gro? angelegte Teams geeignet sind. 2. Fastapi ist leicht und effizient, unterstützt asynchrone und automatische Dokumentengenerierung, geeignet für Aufgaben mit hoher Konsequenz und Microservice-Architekturen. 3. Wenn Sie bereits ein Django-?kosystem haben oder Back-End-Management ben?tigen, w?hlen Sie Django DRF. 4. Wenn Sie sich auf Leistung, Entwicklungseffizienz und moderne Syntax konzentrieren, wird empfohlen, Fastapi zu w?hlen.

Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi

Bei der Entwicklung von REST -APIs sind Pythons Django und Fastapi beide gute Entscheidungen. Sie haben jeweils ihre eigenen Eigenschaften und sind für verschiedene Projektanforderungen geeignet. Wenn Sie ein Projekt ben?tigen, das online schnell ist und eine klare Struktur hat, ist Django eine sichere Wahl. Fastapi hat zwar mehr Vorteile, wenn Sie hohe Leistung, asynchrone Unterstützung und modernes Architekturdesign verfolgen.

Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi

Django: reif und stabil, vollst?ndige Funktionen

Django ist ein featurereiches Web-Framework mit integriertem ORM, Administratorschnittstellen, Zertifizierungssystem und anderen Modulen, die für datengesteuerte Back-End-Dienste sehr geeignet sind.

Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi
  • REST Framework (DRF) ist das am h?ufigsten verwendete REST-API-Plug-In in Django. Es bietet Funktionen wie Serialisierung, Ansichtss?tze, Berechtigungssteuerung usw.
  • Der Entwicklungsprozess ist relativ fest und geeignet für Teamzusammenarbeit oder mittelgro?e Projekte.
  • ORM ist sehr bequem zu bedienen, unterstützt jedoch, dass native SQL oder NoSQL etwas steif sind.
  • Für Anf?nger ist die Lernkurve etwas steiler, da Sie sowohl die Struktur von Django als auch den Mechanismus von DRF verstehen müssen.

Definieren Sie beispielsweise eine einfache API -Schnittstelle:

 von rest_framework.views importieren Sie Apiview
von rest_framework.Response Importantwort

Klasse HelloWorld (Apiview):
    Auf jeden Fall (Selbst, Anfrage):
        Rückgabeantwort ({"Nachricht": "Hallo, Welt!"})

Fastapi: Leicht und effizient, Typ-Erst

Fastapi ist ein aufstrebendes Framework, das auf der Typ -Annotation -Funktion von Python 3.7 basiert und sich auf asynchrone Unterstützung und automatische Dokumentenerzeugung konzentriert.

Entwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi
  • Generieren Sie automatisch Prahler- und Redoc -Dokumente, wodurch Schnittstellenprüfungen sehr bequem sind.
  • Ausgezeichnete asynchrone Anforderungsverarbeitungsfunktionen, geeignet für hochvertr?gliche oder I/O-intensive Aufgaben.
  • Es gibt kein integriertes Orm, aber es kann flexibel Bibliotheken von Drittanbietern wie SQLalchemy und Tortoise ORM integrieren.
  • Einfacher Einstieg, einfacher Code, geeignet für kleine und mittelgro?e Projekte oder Microservice-Architekturen.

Ein grundlegendes Fastapi -Beispiel:

 von fastapi import fastapi

app = fastapi ()

@App.get ("/")
Def read_root ():
    Rückgabe {"Nachricht": "Hallo, Welt!"}

Wie w?hlen Sie? H?ngen von Ihren spezifischen Bedürfnissen ab

Wenn Ihr Projekt eine der folgenden Situationen hat, ist es m?glicherweise besser für Django DRF:

  • Es gibt bereits ein Django -Projekt, und die API -Funktionalit?t muss erweitert werden
  • Ein vollst?ndiges ?kosystem wie Hintergrundverwaltungsschnittstelle, Benutzerberechtigungssystem usw.
  • Team, das mit Django Technology Stack vertraut ist

Und wenn Sie diese Szenarien bevorzugen, ist Fastapi m?glicherweise besser für Sie geeignet:

  • Ich hoffe, schnell Hochleistungs-API-Dienste aufzubauen
  • Ben?tigen asynchrone Unterstützung oder Konstruktion von Microservice -Architekturen
  • Achten Sie wie die moderne Syntax auf die Dokumentation und Entwicklung der Schnittstelle und Entwicklungseffizienz

Kleine Details sind leicht zu ignorieren

  • Denken Sie in Django daran, rest_framework mit INSTALLED_APPS zu konfigurieren, andernfalls funktioniert die API -Ansicht nicht ordnungsgem??.
  • Fastapi hat standardm??ig keine Middleware -Beschr?nkungen. Es wird empfohlen, CORS -Einstellungen in der Produktionsumgebung hinzuzufügen, z fastapi.middleware.cors.CORSMiddleware
  • Beide Frameworks k?nnen in Nginx Gunicorn/Uvicorn eingesetzt werden, aber Fastapi empfiehlt, ASGI -Server wie Uvicorn zu verwenden, um den Vorteilen der Asynchronit?t das volle Spiel zu geben.

Grunds?tzlich ist das. Welche zu w?hlen ist, ist nicht statisch. Der Schlüssel besteht darin, auf der Grundlage der Projektphase, der Leistungsanforderungen und der Vertrautheit der Teams zu entscheiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklung von REST -APIs mit Python Django oder Fastapi. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Erkl?ren Sie Python -Behauptungen. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Was sind Python -Typ -Hinweise? Was sind Python -Typ -Hinweise? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

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INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Tutorial Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Wie man eine API mit Python testet Wie man eine API mit Python testet Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Python variabler Umfang in Funktionen Python variabler Umfang in Funktionen Jul 12, 2025 am 02:49 AM

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.

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