flama

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Placier

Flama est une bibliothèque Python qui établit un cadre standard pour le développement et le déploiement des API avec un accent particulier sur l'apprentissage automatique (ML). L'objectif principal du cadre est de rendre ridiculement simple le déploiement des API ML, simplifiant (si possible) l'ensemble du processus en une seule ligne de code.

La bibliothèque s'appuie sur Starlette et fournit une philosophie facile à apprendre pour accélérer la construction d'API GraphQL, REST et ML hautement performants. En outre, il comprend une solution idéale pour le développement de services asynchrones et prêts pour la production, offrant un déploiement automatique pour les modèles ML.

Quelques caractéristiques remarquables:

• Classes génériques pour les ressources API avec la commodité des méthodes CRUD standard sur les tables Sqlalchemy.
• Un système de schéma (basé sur Marshmallow ou TypeSystem) qui permet très facilement la déclaration des entrées et des sorties des points de terminaison, avec la commodité d'une validation fiable et automatique de type de données.
• Injection de dépendance pour faciliter la facilité du processus de gestion des paramètres nécessaires dans les points de terminaison via l'utilisation des Component s. Flama ASGI Objets comme Request , Response , Session , etc. sont définis comme Component prêts à être injectés dans vos points de terminaison.
• Component sont la base de l'écosystème du plugin, vous permettant de créer des personnalités ou des utilisation de celles déjà définies dans vos points de terminaison, injectés sous forme de paramètres.
• Schéma API généré automatiquement en utilisant la norme OpenAPI.
• docs généré automatiquement et fournit une interface utilisateur de fanfaronnade et des points de terminaison Redoc.
• Gestion automatique de la pagination, avec plusieurs méthodes à votre disposition telles que limit-offset et page numbering , pour n'en nommer que quelques-unes.

Installation

Flama est entièrement compatible avec toutes les versions prises en charge de Python. Nous vous recommandons d'utiliser la dernière version disponible.

Pour une explication détaillée sur la façon d'installer un talent Visite: https://flama.dev/docs/getting-started/installation.

Commencer

Visitez https://flama.dev/docs/getting-started/quickstart pour démarrer avec un talent.

Documentation

Visitez https://flama.dev/docs/ pour afficher la documentation complète.

Exemple

 from flama import Flama

app = Flama (
    title = "Hello-" ,
    version = "1.0" ,
    description = "My first API" ,
)


@ app . route ( "/" )
def home ():
    """
    tags:
        - Salute
    summary:
        Returns a warming message
    description:
        This is a more detailed description of the method itself.
        Here we can give all the details required and they will appear
        automatically in the auto-generated docs.
    responses:
        200:
            description: Warming hello message!
    """
    return { "message" : "Hello " }

Cet exemple créera et exécutera une API Hello . Pour l'exécuter:

 flama run examples.hello_flama:app

Auteurs

• José Antonio Perdiguero López (@perdy)
• Miguel Durán-Olivencia (@migduroli)

Contributif

Ce projet est absolument ouvert aux contributions, donc si vous avez une bonne idée, veuillez lire nos documents contributifs avant de soumettre une demande de traction.

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