27、FastAPI在数值、符号和图形问题求解中的应用

FastAPI在数值、符号和图形问题求解中的应用

1. 引言

微服务架构不仅用于构建银行、保险、生产、人力资源和制造业等领域的细粒度、优化和可扩展应用程序，还用于开发科学和计算相关的研究以及科学软件原型，如实验室信息管理系统（LIMS）、天气预报系统、地理信息系统（GIS）和医疗保健系统等。FastAPI是构建这些细粒度服务的最佳选择之一，因为它们通常涉及高度计算密集型的任务、工作流和报告。

1.1 主要目标

本文的主要目标是介绍FastAPI框架作为为科学研究和计算科学提供微服务解决方案的工具。将涵盖以下主题：
- 设置项目
- 实现符号计算
- 创建数组和DataFrame
- 进行统计分析
- 生成CSV和XLSX报告
- 绘制数据模型
- 模拟BPMN工作流
- 使用GraphQL查询和突变
- 利用Neo4j图数据库

1.2 技术要求

提供了一个周期性普查和计算系统的基础框架，该系统可增强特定国家不同地区的快速数据收集程序。代码可在https://github.com/PacktPublishing/Building-Python-Microservices-with-FastAPI 的ch10项目中找到。

2. 设置项目

PCCS项目有两个版本：
- ch10 - relational：使用PostgreSQL数据库和Piccolo ORM作为数据映射器。
- ch10 - mongo：使用Beanie ODM将数据保存为MongoDB文档。

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