8、FastAPI 实现 RESTful API 全解析

FastAPI 实现 RESTful API 全解析

1. FastAPI 与 REST 交互基础

在 FastAPI 中,HTTP 动词通过 Python 装饰器实现。开发者应正确使用 HTTP 动词进行数据资源操作,例如创建新资源时使用 POST 请求。HTTP 消息包含请求/状态行、头部和可选的主体数据,FastAPI 提供了便捷的工具来创建和修改头部、设置响应代码,以及处理请求和响应主体。

我们先创建一个简单的 FastAPI 应用,以经典的 Hello World 示例来探究 FastAPI 如何构建端点。端点是 URL、路径和 HTTP 方法的唯一组合。以下是创建示例应用的步骤:
1. 在名为 Chapter3 的新文件夹中,使用 Visual Studio Code 创建一个新的 Python 文件 chapter3_first_endpoint.py
2. 编写以下代码:

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello FastAPI"}

代码解释:
- 第一行从 fastapi 包中导入 FastAPI 类。
- 实例化一个应用对象 app ,它提供了 API 的所有功能,并暴露一个 ASGI 兼容的应用,该应用将传递给所选的服务器(如 Uv

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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