使用Trae编辑器开发Python Api (FastApi 框架)

Cursor 和 Trae

现在能够自动写代码的编辑器,最火热的就是Cursor 和 Trae了;
Cursor: 是国外的,免费版的 Agent 也有次数限制,升级 Pro版本的话每个月20美元,Business的更贵;背靠 VS Code,插件生态没得说,几乎你能想到的功能都有现成的轮子;付费版的 Agent 能力强大,适合处理复杂任务,但免费版能力受限。
Trae: 目前 Trae 是完全免费的,免费是王道!界面是中文,本土化出色,适合快速搭建原型或处理中等复杂度的任务;
所以,Trae适合初始项目、小型项目,复杂的大型项目Cursor更合适;今天我们主要是搭建个FastApi的简单几个API项目,所以使用Trae非常合适;
下载地址: Trae编辑器
下载完成后,打开编辑器,里面的样子和我们平时开发用的编辑器差不多,你要新建一个项目,你需要先去选择一个文件夹,也就是存放项目的地方;
在这里插入图片描述
本来想使用Builer模式,但是现在builder模型太不稳定了,尝试了一番,用了半小时也没把我项目启动起来,所以还是使用Chat模式;
在这里插入图片描述
按照提示,一步一步操作就可以了;

这个案例是使用列表模拟数据库存储用户数据;

代码:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

# 创建 FastAPI 应用实例
app = FastAPI()

# 定义用户模型
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    age: int

# 模拟数据库
users = []

# 定义根路径的 GET 请求处理函数
@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

# 创建用户
@app.post("/users/")
def create_user(user: User):
    # 检查用户 ID 是否已存在
    for existing_user in users:
        if existing_user.id == user.id:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="User already exists")
    users.append(user)
    return user

# 读取所有用户
@app.get("/users/")
def read_all_users():
    return users

# 读取单个用户
@app.get("/users/{user_id}")
def read_user(user_id: int):
    for user in users:
        if user.id == user_id:
            return user
    raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")

# 更新用户信息
@app.put("/users/{user_id}")
def update_user(user_id: int, updated_user: User):
    for index, user in enumerate(users):
        if user.id == user_id:
            users[index] = updated_user
            return updated_user
    raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")

# 删除用户
@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
    for index, user in enumerate(users):
        if user.id == user_id:
            del users[index]
            return {"message": "User deleted successfully"}
    raise HTTPException(status_code=404, detail="User not found")


通过上面代码,可以知道,这个demo有几个api:

路径请求方式功能说明
/get根路径请求
/users/get读取所有用户信息
/users/post创建用户
/users/{user_id}get读取单个用户
/users/{user_id}put更新用户信息
/users/{user_id}delete删除用户

根路径请求:
在这里插入图片描述
浏览器只能发送get请求,所以我们使用postman来发送post、put、delete请求;

使用post请求来创建用户信息,调取 /users/ Api;

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
使用get请求获取所有用户,调取 /users/,使用浏览器查看
在这里插入图片描述
读取单个用户:/users/{user_id}
在这里插入图片描述

使用put请求更改某个用户信息,调取 /users/{user_id},使用postman

在这里插入图片描述
使用delete请求删除某个用户信息,调取 /users/{user_id},使用postman
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下篇文章讲如何做coze插件;

<think>好的,我现在需要帮助用户在FastAPI项目中安装和配置Trae插件。首先,我得仔细看看用户提供的引用内容,特别是引用[1]、[2]、[3],从中提取有用的信息。 首先,引用[2]提到安装时需要预留10GB硬盘空间,勾选创建桌面快捷方式,并且首次启动会自动配置CUDA环境。这说明Trae插件可能需要较大的存储空间和CUDA支持,可能用于机器学习或AI功能。用户需要在安装时注意这些事项。 然后,引用[1]提到了在MacBook Pro上安装Trae的步骤,但用户现在是在FastAPI项目中集成,可能是在其他操作系统上?不过安装步骤可能有共通之处。比如需要下载安装包,运行安装程序,配置环境等。 引用[3]展示了提示词工程的结构,用户可能需要按照类似的结构来配置Trae插件,比如在FastAPI使用特定的模型验证和缓存逻辑。这可能涉及到代码中的具体配置,比如中间件或路由的设置。 接下来,我需要整理步骤。首先安装Trae插件,然后配置FastAPI项目,可能需要修改代码来集成插件。根据引用[2],安装时要注意硬盘空间和CUDA环境,安装完成后登录账号。然后,在FastAPI中可能需要引入Trae的模块,设置API路由,处理请求,并利用Trae的AI功能,如引用[3]中的示例那样使用Pydantic模型和Redis缓存。 另外,用户可能需要通过Trae的AI调试面板(通过⌘+U唤出)来调试代码,如引用[1]所示。这可能意味着在IDE中安装Trae插件,并在编写代码时使用其功能。所以,安装Trae插件可能不仅是在项目中,还需要在开发环境中进行配置。 可能的步骤是: 1. 下载并安装Trae插件,注意硬盘空间和CUDA配置。 2. 在FastAPI项目中引入Trae的依赖库,可能通过pip安装。 3. 在代码中配置Trae的中间件或路由,处理API请求。 4. 使用Trae的AI功能,比如模型验证和缓存,如引用[3]中的示例。 5. 运行项目并测试集成是否成功,使用调试面板进行调试。 需要注意的问题包括:确保Trae插件与FastAPI版本兼容,正确配置环境变量,处理可能的依赖冲突,以及正确使用Trae提供的API或SDK进行集成。此外,引用中提到需要登录账号,所以可能需要在配置过程中进行身份验证。 最后,根据用户的问题,生成的相关问题可能涉及性能优化、具体集成步骤或使用场景,需要根据引用的内容来设计。</think>### 如何在 FastAPI 项目中安装和配置 Trae 插件 #### **步骤 1:安装 Trae 插件** 1. **下载安装包** - 访问 Trae 官方网站或通过引用[2]提供的安装包链接下载最新版(如 v1.2.3)。 - 确保系统满足要求:预留至少 10GB 硬盘空间用于本地模型缓存,支持 CUDA 的 GPU 环境(如需 AI 加速)[^2]。 2. **运行安装程序** - 执行安装包,勾选 **「创建桌面快捷方式」** 以便快速启动。 - 安装完成后,首次启动会自动配置 CUDA 加速环境。 3. **登录账号** - 打开 Trae 插件,使用注册的账号登录以激活功能。 --- #### **步骤 2:集成到 FastAPI 项目** 1. **添加依赖** - 在 FastAPI 项目的 `requirements.txt` 中添加 Trae 插件的 Python SDK(假设包名为 `trae-sdk`): ```plaintext trae-sdk>=1.2.3 ``` - 执行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖。 2. **初始化 Trae 中间件** - 在 FastAPI 主文件(如 `main.py`)中初始化 Trae 插件: ```python from fastapi import FastAPI from trae_sdk import TraeMiddleware, TraeConfig app = FastAPI() # 配置 Trae(根据实际情况填写 API Key 或路径) trae_config = TraeConfig( api_key="YOUR_TRAE_API_KEY", model_cache_path="./trae_models" ) app.add_middleware(TraeMiddleware, config=trae_config) ``` --- #### **步骤 3:使用 Trae 功能开发 API** 1. **编写带 Trae 逻辑的接口** - 参考引用[3]的提示词工程结构,结合 Pydantic 模型和缓存逻辑: ```python from fastapi import Depends from pydantic import BaseModel from redis import Redis from trae_sdk import TraeAIClient # 定义请求模型 class ProductRequest(BaseModel): id: int name: str price: float # 初始化 Redis 和 Trae 客户端 redis = Redis(host="localhost", port=6379) trae_client = TraeAIClient() @app.post("/product") async def create_product(product: ProductRequest): # 使用 Trae 进行输入验证增强 trae_client.validate_input(product.dict()) # 缓存到 Redis redis.set(f"product:{product.id}", product.json()) # 调用 Trae 的生成逻辑(如自动生成描述) description = trae_client.generate_text(f"生成商品描述:{product.name}") return {"id": product.id, "description": description} ``` 2. **调试与优化** - 通过快捷键 **⌘+U**(Mac)或 **Ctrl+U**(Windows)唤出 Trae 的 AI 调试面板,实时分析接口性能或优化代码逻辑[^1]。 --- #### **验证配置** 1. 启动 FastAPI 服务: ```bash uvicorn main:app --reload ``` 2. 使用 `curl` 或 Postman 测试接口: ```bash curl -X POST "http://localhost:8000/product" -H "Content-Type: application/json" -d '{"id":1, "name":"iPhone15", "price":6999}' ``` --- ###
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