推荐开源项目:FastAPI-Pagination - 精准、高效的API分页解决方案
是一个针对 FastAPI 框架的插件,旨在简化和标准化API接口的分页处理。如果你正在开发或维护一个基于FastAPI的数据驱动服务,那么这个项目可能会极大地提升你的开发效率和用户体验。
项目简介
FastAPI-Pagination 提供了一种优雅的方式来进行API数据的分页处理,支持自动计算总页数、每页条数等关键信息,且兼容 OpenAPI 规范,这意味着你在定义路由时可以自动生成准确的 Swagger 文档。该项目的目标是简化并统一分页逻辑,使得开发者无需编写复杂的代码就能实现高效、可复用的分页功能。
技术分析
-
易于集成:FastAPI-Pagination 可以无缝融入 FastAPI 的现有架构中,只需要在路由函数上添加装饰器即可启用分页功能。
-
高度可配置:你可以根据需求调整默认的分页参数,例如每页条数、分页键等,并允许客户端通过查询参数进行自定义。
-
类型安全:项目完全遵循 FastAPI 的类型系统,确保了在编译阶段就能捕获可能的错误,提高了代码质量。
-
性能优化:设计考虑到了性能,避免了不必要的数据库查询,只在必要的时候计算总数。
-
兼容性:与 SQLAlchemy 和 Pydantic 等流行库良好配合,同时也支持其他 ORM 和数据处理库。
-
OpenAPI 支持:生成准确的 OpenAPI 定义,方便 API 文档的生成和客户端自动生成。
应用场景
- 当你需要返回大量数据但不希望一次性加载所有数据时,比如在搜索引擎结果、社交媒体 feed 或者电商商品列表中。
- 当你想为你的API提供更好的性能和响应时间,特别是当数据量大的时候。
- 当你想要让你的API更加符合 RESTful 标准,提供更友好的用户体验。
特点
- 简单易用:只需几个简单的步骤,你就可以将分页引入到你的API中。
- 灵活多变:提供了多种分页策略,可以根据不同的业务需求选择合适的模式。
- 社区活跃:项目维护频繁,有活跃的社区支持,能够及时响应问题和更新。
使用示例
from fastapi import FastAPI, Depends
from fastapi_pagination import Page, paginate
from your_project.models import Item
app = FastAPI()
@app.get("/items/", response_model=Page[Item])
async def read_items(page: Page = Depends(paginate)):
items = await get_items_from_db()
return items
如上所示,paginate 装饰器会自动处理分页逻辑,返回的 Page 类型包含分页后的数据及元信息。
总结
FastAPI-Pagination 作为一款强大的分页工具,能够帮助开发者专注于业务逻辑,而不是分页细节。它的易用性、灵活性和高性能使其成为任何 FastAPI 项目中的理想组件。无论你是新手还是经验丰富的开发者,都值得尝试将它纳入你的开发工具箱。
立即尝试 ,提升你的API开发体验吧!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00