YOLOv8 FastAPI 项目启动与配置教程
2025-05-01 06:04:53作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目目录结构及介绍
YOLOv8 FastAPI 项目的目录结构如下所示:
yolov8-fastapi/
│
├── app/ # 应用程序主目录
│ ├── main.py # FastAPI 应用启动文件
│ ├── models.py # 数据模型定义
│ ├── schemas.py # Pydantic 模式定义
│ └── utils.py # 工具函数
│
├── tests/ # 测试目录
│ ├── test_main.py # 主程序测试文件
│ └── conftest.py # 测试配置文件
│
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── setup.py # 项目设置文件
└── README.md # 项目说明文件
app/:存放FastAPI应用程序的主要代码。main.py:FastAPI应用程序的入口文件,包含了FastAPI应用的创建和路由的注册。models.py:定义了用于数据库交互的数据模型。schemas.py:定义了用于序列化和反序列化数据的Pydantic模式。utils.py:包含了项目通用的工具函数。
tests/:包含了所有测试代码。test_main.py:对main.py中的逻辑进行单元测试。conftest.py:提供了测试时的配置和固件。
requirements.txt:列出了项目运行所依赖的Python包。setup.py:项目设置文件,可以用来打包和分发项目。README.md:项目说明文件,介绍了项目的相关信息。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app/main.py。以下是该文件的主要内容:
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "Hello World"}
在这个文件中,我们首先从fastapi模块导入了FastAPI类。然后创建了一个FastAPI实例,命名为app。之后定义了一个路由处理函数root,它使用@app.get()装饰器来注册一个GET请求的路由,当访问根路径"/"时,会返回一个简单的JSON响应。
要启动这个FastAPI应用,你可以在项目根目录下运行以下命令:
uvicorn app.main:app --reload
这条命令使用uvicorn这个ASGI服务器来运行app.main模块中的app应用,--reload参数确保了代码更改后应用能够热重载。
3. 项目的配置文件介绍
在这个项目中,并没有一个单独的配置文件,但是通常配置信息可以存放在环境变量或者一个专门的配置文件中。如果要为这个项目添加配置文件,可以创建一个config.py文件,并定义一些配置变量,如下所示:
# config.py
class Settings:
def __init__(self):
self.app_name = "YOLOv8 FastAPI"
self.database_url = "sqlite:///./test.db"
# 可以添加更多配置项
settings = Settings()
在main.py或者其他需要使用配置信息的地方,你可以导入这个settings实例来获取配置值:
# main.py
from config import settings
@app.get("/config")
async def config():
return {"app_name": settings.app_name, "database_url": settings.database_url}
这样,你就可以通过访问/config路由来查看当前应用的一些配置信息了。这只是一个简单的示例,实际项目中可能需要更复杂的配置管理系统,例如使用python-decouple库来从环境变量中提取配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355