前言
近期接触了一些开源大模型应用服务,发现很多用的都是FastAPI web框架,于是乎研究了一下它的优势,印象最深有两个:一个是它的异步处理性能比较好,二是它可以类似java swagger的API交互文档,这个对应前后端分离多人开发非常友好。之前总结过Vue和Flask实现前后端分离,这次同样借个小项目实践、并总结下Vue和FastAPI实现前后端分离。
FastAPI:
- FastAPI 是一个现代化的 Web 框架,基于 Python 3.7+ 的类型提示和异步编程技术。
- FastAPI 遵循 OpenAPI(以前称为 Swagger)标准,可以自动生成交互式 API 文档。
- FastAPI 提供了自动数据验证、自动文档生成等强大的功能,可以显著减少开发工作量。
- FastAPI 基于 Starlette 框架构建,支持异步请求处理,能够处理高并发和高负载的场景。
准备
项目需求及分析:
有个抓拍人脸并保存人脸截图的算法,在版本发布前想要对其效果收集主观评价。于是开发一个简单的内部在线评分工具会方便大家操作以及最后结果的汇总。照样采用vue框架,后端就尝试下FastAPI。
在开始开发前,我们先去github上看看有没有类似的开源项目,如果有现成的项目框架可以用