06 2024 档案
摘要：序列类型转换 3.1 自动转换 在pandas 1.0 中，引入了一种新的转换方法.convert_dtypes。它会尝试将Series 换为支持 pd.NA 类型。以city_mpg 系列为例，它将把类型从int64转换为Int64： >>> city_mpg.convert_dtypes() 0
阅读全文
摘要：2.1 序列进阶 我们将从美国燃油经济性网站提取数据。该网站拥有自1984年以来在美国销售的汽车品牌和型号的效率数据。 read_csv函数不仅可以接受URL，还可以接受ZIP文件。因为这个ZIP文件只包含一个文件，所以我们可以使用这个函数。如果它是一个包含多个文件的 ZIP 文件，我们就需要解压数
阅读全文
摘要：1序列简介 1.1 Pandas简介 Pandas（https://pandas.pydata.org/ Panel Data and Series ）是一个开源的库，主要是为了方便和直观地处理关系型或标记型数据。它提供了各种数据结构和操作，用于处理数字数据和时间序列。它建立在NumPy库之上的。
阅读全文
摘要：9调试、测试和部署 调试、测试和部署是软件开发中经常被忽略的部分。从发现不同的错误，到编写人们可以真正理解的文档，再到确保你的代码发挥了它应有的作用，这都是一本指南。我们还将深入探讨如何顺利合并更改，如何使软件运行平稳安全，如何听取用户的意见，甚至如何在发布时引起轰动。 9.1 调试 在创建代码时，
阅读全文
摘要：8编码 在本章中，我们将深入学习一些简便的编码技巧。我们将从编码的基本要素开始--玩转函数和类。然后，我们将动手进行重构，整理杂乱的代码，使其运行得更加流畅。我们还将展示如何处理和创建数据。然后，我们将查看一些人工智能工具，这些工具可以帮助我们在不出汗的情况下创建花哨的前端。 8.1检查 人工智能辅
阅读全文
摘要：7 创意、规划和需求 在本章中，我们将深入探讨制作软件的重要早期阶段。在这一阶段，所有的奇思妙想都会迸发出来，我们也要在这一阶段对它们进行规划，以便它们可以投入使用。我们将使用 ChatGPT 进行有效的头脑风暴，并将计划细化到最后一个细节。我们将研究市场调研，关注趋势，了解竞争对手。我们还将讨论白
阅读全文
摘要：6 ChatGPT和其他通用LLM 在本章中，我们将深入探讨一些广泛使用的通用大型语言模型，它们可以编写代码。当然，它们可能不像那些专门从事编码的模型那样拥有所有的功能，比如与集成开发环境的集成、复杂的安全性或用于训练模型的代码类型的防护措施，但它们仍然令人印象深刻。此外，它们不仅适用于编码，还非常
阅读全文
摘要：5 其他人工智能辅助编程工具 虽然 GitHub Copilot 是人工智能辅助编程领域的佼佼者，但还有很多其他优秀工具可供使用。开发人员通常会在日常编码中混合使用其中几种工具。值得庆幸的是，这些工具大多沿袭了GitHub Copilot的做法，因此掌握它们并不难。你可以使用注释来启动命令，使用方便
阅读全文
摘要：4 GitHub Copilot GitHub Copilot，简称Copilot。它是人工智能编码助手领域的佼佼者。人们甚至称它为生成式人工智能的"杀手级应用"。这主要归功于它先进的代码建议、创建和解释功能，这些功能大大提高了开发人员的工作效率。通过根据上下文理解和预测编码模式，它不仅能节省时间，
阅读全文
摘要：2 AI编码技术的工作原理 在本章中，我们将揭开人工智能辅助编程工具的神秘面纱，了解它们的工作原理。我们将简要回顾一下历史，体验一下变换器模型和LLM，并演示OpenAI Playground。然后，我们将获得一些关于如何评估LLM的建议。 掌握这项强大的技术能做什么、不能做什么，将为在实际软件项目
阅读全文
摘要：1开发人员的新世界 2011年至2016年，安德烈-卡帕奇（Andrej Karpathy）在斯坦福大学从事密集神经网络架构和像素处理计算机视觉工作的同时，还在谷歌兼职。在那里，他修修补补，为YouTube视频开发了一套特征学习系统。之后，他决定成为 OpenAI的创始成员，后来又在特斯拉担任人工智
阅读全文
摘要：2.1 Pydantic简介 Pydantic使用python类型注解进行数据验证和配置管理。这是一款能让您更精确地处理数据结构的工具。例如，到目前为止，我们一直依赖字典来定义项目中的典型配方。有了Pydantic，我们可以这样定义配方： from pydantic import BaseModel
阅读全文
摘要：10 数据层 本章终于为我们的网站数据创建了一个持久的家园，最终将三个层连接起来。本章使用关系数据库 SQLite，并介绍了 Python 的数据库 API（DB-API）。第14章将详细介绍数据库，包括 SQLAlchemy 软件包和非关系型数据库。 10.1 DB-API 20多年来，Pytho
阅读全文
摘要：1 Hello World 1.1 Hello World ch01/main.py from fastapi import FastAPI, APIRouter # 1 app = FastAPI( title="Recipe API", openapi_url="/openapi.json" )
阅读全文
摘要：9 服务层 本章阐述了服务层,即中间层。 9.1 定义服务 服务层是网站的核心，它接收来自多个来源的请求，访问作为网站DNA的数据，并返回响应。 常见的服务模式包括以下组合： 创建/检索/更改（部分或全部）/删除 一件事/多件事 在 RESTful 路由器层，名词是资源。在本书中，我们的资源最初将包
阅读全文
摘要：7 框架比较(Flask、Django及FastAPI) 关于一个新的 Web 框架，您可能想知道的第一件事就是如何入门，而一种自上而下的方法就是定义路由（从URL和HTTP方法到函数的映射）。 7.1 Flask Flask自称是微框架。它提供基本功能，你可以根据需要下载第三方软件包进行补充。它比
阅读全文
摘要：8 Web层 本章将进一步介绍FastAPI应用程序的顶层（也可称为接口层或路由器层）及其与服务层和数据层的集成。 一般来说，我们如何处理信息？与大多数网站一样，我们的网站将提供以下方法： 检索 创建 修改 替换 删除 8.1 插曲： 自顶向下、自底向上、中间向外？(Top-Down, Bottom
阅读全文
摘要：6 依赖 FastAPI 非常出色的设计特性之一是 “依赖注入 ”的技术。这个术语听起来既专业又深奥，但它却是 FastAPI 的一个关键方面，而且在很多层面上都有惊人的作用。本章将介绍 FastAPI 的内置功能以及如何编写自己的功能。 6.1 什么是依赖 依赖项是某一时刻需要的特定信息。获取这些
阅读全文
摘要：5 Pydantic、类型提示和模型 FastAPI主要基于Pydantic。它使用模型（Python对象类）来定义数据结构。这些模型在FastAPI应用程序中被大量使用，是编写大型应用程序时的真正优势。 5.1 类型提示 在许多计算机语言中，变量直接指向内存中的值。这就要求程序员声明它的类型，以便
阅读全文
摘要：4 异步、并发和Starlette 本章关注FastAPI的底层Starlette库，尤其是它对异步处理的支持。在概述了Python中“同时做更多事情”的多种方法后，您将看到Python中较新的async和await关键字是如何融入Starlette和FastAPI的。 4.1 Starlette
阅读全文
摘要：3 快速入门 第二章是python基础，故不做介绍。 FastAPI是一个现代、快速（高性能）的网络框架，用于使用基于标准Python 类型提示的Python 3.6+构建API。 FastAPI的创建者是Sebastián Ramírez。 FastAPI由Sebastián Ramírez于20
阅读全文
摘要：1 现代网络 曾几何时，网络小而简单。开发者们把 PHP、HTML 和 MySQL 调用放到一个文件中，然后自豪地告诉大家去看看他们的网站，这样做非常有趣。但随着时间的推移，网络发展到了数以亿计，不对，是数以万亿计的页面，早期的游乐场变成了主题公园的元宇宙。 在本章中，我将指出一些与现代网络日益相关
阅读全文