FastAPI for Machine Learning Live Demo 项目教程
FastAPI-for-Machine-Learning-Live-DemoThis repository contains the files to build your very own AI image generation web application! Outlined are the core components of the FastAPI web framework, and application leverage the newly-released Stable Diffusion text-to-image deep learning model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastAPI-for-Machine-Learning-Live-Demo
1. 项目的目录结构及介绍
FastAPI-for-Machine-Learning-Live-Demo/
├── app
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── models.py
│ ├── routes.py
│ └── utils.py
├── config
│ └── settings.py
├── requirements.txt
└── README.md
app/
: 包含项目的主要代码文件。
__init__.py
: 初始化文件,用于将 app
目录作为一个模块。main.py
: 项目的启动文件,包含 FastAPI 应用的实例化和路由配置。models.py
: 定义数据模型,用于数据库操作。routes.py
: 定义 API 路由和处理函数。utils.py
: 包含一些辅助函数和工具类。 config/
: 包含项目的配置文件。
settings.py
: 配置文件,包含项目的各种设置,如数据库连接、密钥等。 requirements.txt
: 列出了项目依赖的所有 Python 包。README.md
: 项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
app/main.py
是项目的启动文件,主要内容如下:
from fastapi import FastAPI
from app.routes import router
app = FastAPI()
app.include_router(router)
@app.get("/")
def read_root():
return {"message": "Welcome to the FastAPI for Machine Learning Live Demo!"}
from fastapi import FastAPI
: 导入 FastAPI 类。from app.routes import router
: 导入路由配置。app = FastAPI()
: 创建 FastAPI 应用实例。app.include_router(router)
: 将路由配置包含到应用中。@app.get("/")
: 定义根路径的处理函数,返回欢迎消息。
3. 项目的配置文件介绍
config/settings.py
是项目的配置文件,主要内容如下:
import os
class Settings:
DATABASE_URL: str = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./test.db")
SECRET_KEY: str = os.getenv("SECRET_KEY", "secret")
ALGORITHM: str = "HS256"
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES: int = 30
settings = Settings()
import os
: 导入操作系统模块,用于读取环境变量。class Settings
: 定义配置类,包含数据库 URL、密钥、算法和令牌过期时间等配置项。os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./test.db")
: 从环境变量中读取数据库 URL,如果没有设置则使用默认值。settings = Settings()
: 创建配置类的实例,供项目其他部分使用。
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