FastAPI for Machine Learning Live Demo 项目教程

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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。

# 随笔