啾啾头号大粉丝打工买粮博客

帮助Java开发者快速建立知识映射

摘要：本文介绍了FastAPI快速入门指南，对比了Uvicorn与Tomcat NIO、Netty的网络模型差异。重点讲解了Pydantic数据验证和FastAPI的依赖注入系统，展示了如何通过BaseModel定义数据结构，以及使用Depends实现类似Spring AOP的认证功能。文章还比较了pip与Poetry/PDM的依赖管理方式，为Java开发者提供了Python Web开发的快速上手参考。

FastAPI中的Pydantic模型与参数校验 本文介绍了FastAPI中Pydantic模型的使用方法及其优势。Pydantic通过BaseModel实现数据验证和类型转换，可定义结构化数据模型并自动校验字段类型和格式。文章展示了如何通过Field为模型字段添加验证规则和元数据。 同时还讲解了两种参数校验方式： 使用Query为查询参数声明验证规则、默认值和描述信息 使用Annotated结合Query/Path/Body进行类型提示和元数据标注 这些功能使FastAPI能够自动处理数据验证、生成API

摘要： 本文介绍了Pythonic规范的核心原则与常见实践，强调遵循PEP 8指南编写符合Python语言哲学的代码。内容涵盖命名规范（snake_case变量、PascalCase类）、代码结构优化（列表推导式、上下文管理器）、迭代技巧（enumerate/zip）以及布尔简化等典型场景，通过对比非Pythonic写法突出其简洁性和可读性优势。文章指出遵循这些规范能提升代码效率、可维护性及团队协作效率，并推荐查阅官方PEP 8文档获取完整标准。全文以实用示例展示如何将Python特性转化为优雅的编码实践。

总的来说，Python多线程实质上是并发，其受限于GIL的存在。但Python可以通过asyncio或Multiprocessing绕过GIL。也可以通过 C/C++（如 Cython）或 Rust 编写扩展模块。这些模块在执行时不受 GIL 限制，可以充分利用多核并行计算。许多高性能的 AI 库（如 NumPy、TensorFlow、PyTorch）底层就是用 C/C++ 优化的。

本文介绍了Python数据分析中两大核心库Numpy与Pandas的基础应用。Numpy通过向量化操作和连续内存存储机制，实现了高效的数值计算，特别适合处理LLM中的向量运算。Pandas的DataFrame数据结构则为结构化数据管理提供了强大支持，能轻松进行数据筛选、统计分析和可视化。文章通过具体代码示例展示了如何用Numpy实现向量点积运算，以及如何用Pandas进行数据表操作，为数据分析和LLM应用开发提供了实用指南。

摘要：本文介绍了Python在AI开发中的两个实用技巧：类型提示(类型注解)和高效的推导式操作。类型提示通过Pydantic库实现数据模型验证，提升代码可读性和安全性；推导式则提供了简洁高效的列表/字典操作方式，包括常见的筛选、转换等数据处理场景。这些特性对AI开发中的数据处理、模型接口设计等环节具有实用价值，能提升代码质量和开发效率。

介绍Python类库概念、虚拟环境、常用类库

本篇介绍Python的模块与包概念，以及Python的OOP概念。

本系列旨在快速掌握Python，实现能够快速阅读和理解 Python 代码，并在可查阅语法的情况下进行 AI 学习。