【亲测免费】 Dash FastAPI Admin项目教程
项目介绍
Dash FastAPI Admin 是一个基于FastAPI构建的后台管理界面框架,它旨在简化现代Web应用程序的管理任务。该项目利用了Dash库的强大图形界面功能,结合FastAPI的高性能和简洁的API设计,为开发者提供了一个开箱即用的解决方案来快速搭建个性化的数据监控和管理界面。它非常适合那些需要直观查看和操作数据库记录的应用场景。
项目快速启动
环境准备
首先,确保你的开发环境已经安装了Python 3.7或更高版本。然后,通过pip安装所需的依赖项:
pip install -r https://raw.githubusercontent.com/insistence/Dash-FastAPI-Admin/master/requirements.txt
启动项目
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/insistence/Dash-FastAPI-Admin.git
cd Dash-FastAPI-Admin
编辑配置文件(如需自定义),之后运行服务:
uvicorn main:app --reload
这将启动FastAPI服务器,使用--reload参数可以在源码变动时自动重载服务。
访问地址http://127.0.0.1:8000/admin以查看默认的管理界面。
应用案例和最佳实践
在实际应用中,Dash FastAPI Admin可以被集成到各种数据管理系统中,实现用户管理、数据分析展示等功能。最佳实践包括:
- 数据模型定制:根据业务需求定义数据库模型,并使用FastAPI的路由处理数据交互。
- 权限控制:实施细粒度的权限管理,限制不同角色用户的访问权限。
- 界面自定义:利用Dash的强大布局能力,为不同的管理页面设计个性化UI。
from fastapi import FastAPI
from fastapi_admin import Admin, models
from fastapi_admin.providers import simple
app = FastAPI()
admin = Admin(app, "/admin", providers=[simple()])
# 示例:添加模型到管理界面
@admin.register
class User(models.Model):
id = models.fields.IntField(pk=True)
name = models.fields.CharField(max_length=100)
典型生态项目
Dash FastAPI Admin的生态系统虽然围绕着FastAPI和Dash展开,但它的灵活性允许它与多种数据库技术(如SQLAlchemy、MongoDB)以及身份验证系统(如JWT、OAuth2)集成。例如,通过SQLAlchemy作为ORM层,可以轻松管理复杂的数据库结构,并且社区中存在许多如何结合这些技术的示例和库。
为了深化特定生态的整合,开发者可以探索FastAPI生态中的认证中间件,结合使用第三方认证服务,或是通过扩展Dash组件来创建更复杂的可视化工具。这样的组合让Dash FastAPI Admin成为构建高度定制化后台的理想选择。
本教程提供了基本的引导和一些进阶方向,但深入细节和高级用法需要进一步探索项目文档和实践。希望这能帮助您顺利上手并发挥Dash FastAPI Admin的强大功能。
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。C0111
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.Python059
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