开源项目启动和配置教程
2025-05-15 06:48:39作者:吴年前Myrtle
1. 项目的目录结构及介绍
开源项目 uv-fastapi-example 的目录结构如下:
uv-fastapi-example/
├── app/
│ ├── main.py # 项目的主要启动文件
│ ├── config.py # 配置文件
│ ├── models/ # 数据模型模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── user.py
│ ├── schemas/ # Pydantic 数据模型定义
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── user.py
│ ├── crud/ # CRUD操作模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── user.py
│ └── dependencies/ # 依赖注入模块
│ ├── __init__.py
│ └── database.py
├── tests/ # 测试模块
│ ├── conftest.py
│ ├── test_main.py
│ └── test_user.py
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── README.md # 项目说明文件
└── requirements.txt # 项目依赖
app/: 项目的主要应用目录。app/main.py: 项目的主入口文件,用于启动 FastAPI 服务。app/config.py: 配置文件,包含项目的配置信息。app/models/: 包含数据库模型。app/schemas/: 包含 Pydantic 数据模型定义,用于序列化和反序列化。app/crud/: 包含 CRUD 操作相关的逻辑。app/dependencies/: 包含依赖注入相关的逻辑。tests/: 包含项目的测试代码。.gitignore: 指定 Git 应该忽略的文件和目录。README.md: 项目的说明文件,提供项目相关信息和说明。requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的 Python 包。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 app/main.py,其主要功能如下:
- 导入 FastAPI 应用对象。
- 导入配置文件中的配置信息。
- 导入路由和依赖。
- 创建和配置数据库。
- 启动 FastAPI 应用服务。
以下是 main.py 的简化代码:
from fastapi import FastAPI
from app import config, dependencies, models, crud, schemas
app = FastAPI()
# 以下为路由和依赖的注册代码
@app.post("/users/")
async def create_user(user: schemas.UserBase):
return await crud.create_user(user)
# 其他路由和逻辑...
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 app/config.py,主要用于集中管理项目中的配置信息。配置文件中通常包含数据库连接信息、服务端口、第三方服务的API密钥等。
以下是 config.py 的简化代码:
import os
class Settings:
APP_NAME = "uv-fastapi-example"
APP_HOST = "0.0.0.0"
APP_PORT = os.getenv("APP_PORT", 8000)
DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./test.db")
# 其他配置...
settings = Settings()
在配置文件中,我们通过环境变量来获取配置信息,以确保在不同的环境中能够灵活配置。例如,数据库连接字符串可以通
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868