8、构建 Django RESTful API 与微服务编排实战

构建 Django RESTful API 与微服务编排实战

1. 构建 RESTful API

要让视图正常工作,需要更新应用的 urls.py 文件。以下是更新代码:

from django.urls import path
from .views import address_list_view, address_detail_view

ver = 'v1'

urlpatterns = [
    path(f'api/{ver}/addresses/', address_list_view),
    path(f'api/{ver}/addresses/<int:pk>/', address_detail_view),
]

第 7 和 8 行将端点连接到基于函数的视图。测试完成后,若要使用基于 ModelViewSet 的视图,需按以下步骤操作:
1. 删除 views.py 文件,若想保留基于函数的视图示例,可对其重命名。
2. 将 views_cbv.py 文件重命名为 views.py,恢复基于 ModelViewSet 的视图。
3. 移除 urls.py 中为基于函数的视图添加的代码,并取消对基于 ModelViewSet 视图代码的注释。
4. 重新运行测试脚本,检查 RESTful API 是否按预期工作。

2. 浏览 DRF RESTful API

浏览是测试 DRF RESTful API 的简单方法。在 Django 项目运行时,打开浏览器访问 http://127.0.

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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