FastAPI 快速开发 Web API 项目学习笔记：第一篇：通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目第二篇：FastAPI 的路由介绍与使用第三篇：FastAPI 开发中数据校验利器 Pydantic 介绍与集成使用1 介绍FastAPI 允许您定义客户端在向 API 或 Web 应用程序发出请求时可以包含在 URL 中的参数和变量。这些参数可用于查询...

Pydantic 是一个 Python 库，它提供了一种简单方便的方法来验证和操作数据。它的创建是为了帮助简化数据验证过程并提高开发人员的效率。 Pydantic 与 Python 的数据结构无缝集成，并提供灵活且用户友好的 API 来定义和验证数据。使用 Pydantic，开发人员可以定义他们的数据结构和验证规则，库将自动验证传入数据并在不满...

上一篇文章中，我介绍了 FastAPI 框架的安装和 HelloWorld 项目搭建方式。本文将介绍如何使用 Router 路由处理 FastAPI 中的请求。

FastAPI 是一个快速、轻量级的现代 API，与其他基于 Python 的 Web 框架（如 Flask 和 Django ）相比，有一个更容易的学习曲线。FastAPI 相对较新，但它有一个不断增长的社区。它被广泛地用于构建网络 API 和部署机器学习模型。正是因为大量的库和框架保证了 Python 拥有良好的开发速度和便利性，使 Python、Go 和 Rust ...

数据密集型应用（data-intensive applications） 正在通过使用这些技术进步来推动可能性的边界。一个应用被称为 数据密集型 的，如果 数据是其主要挑战（数据量，数据复杂度或数据变化速度）—— 与之相对的是 计算密集型，即处理器速度是其瓶颈。数据密集型计算是一类并行计算应用程序，使用数据并行方法处理大量数据。

托着刚刚才好起来的身体，动笔写下这一年的小小总结，没有飞黄腾达，也没有跌入谷底。在那全身痛的夜晚，脑子如麻一般搅在一起的时刻，醒来一直在思考今年到底都做了什么，回顾起来又有哪些值得记录的事情呢。

面试官：“操作系统中的进程与线程，你回去了解一下。门在左边，记得关门。”当翻译过来后，这两个概念都带了个“程”字，但进程的英文：Process，而线程的英文：Thread，好像并没有什么联系。大多数初学者一开始都会被这两个概念弄的晕头转向，包括我本人。当你看完这篇文章，可能你就有了新的理解。