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サードパーティ製コンポーネント

v1.9.5

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フラマ

Flamaは、機械学習（ML）に特に焦点を当てたAPIの開発と展開のための標準的なフレームワークを確立するPythonライブラリです。フレームワークの主な目的は、ML APIの展開を途方もなく単純にすることであり、プロセス全体を単一のコードに単純化することです。

ライブラリはスターレットに基づいており、高度にパフォーマンスのあるGraphQL、REST、ML APIの構築をスピードアップするための簡単な学習哲学を提供します。また、非同期および生産対応サービスの開発に理想的なソリューションで構成され、MLモデルの自動展開を提供します。

いくつかの驚くべき特徴：

APIリソースの一般的なクラスは、SQLalchemyテーブルに標準のCRUDメソッドの利便性を備えています。
信頼できる自動データタイプの検証の利便性とともに、エンドポイントの入力と出力の宣言を非常に簡単に可能にするスキーマシステム（MarshmallowまたはTypeSystemに基づく）。
Component sを使用してエンドポイントで必要なパラメーターを管理するプロセスを容易にするための依存関係インジェクション。 Request 、 Response 、 SessionなどのFlama Asgiオブジェクトは、エンドポイントに注入する準備ができているComponentとして定義されます。
Componentはプラグインエコシステムのベースとして、パラメーターとして挿入されたエンドポイントで既に定義されているカスタムを作成したり、使用したりすることができます。
OpenAPI標準を使用した自動生成APIスキーマ。
自動生成docs 、およびSwagger UIおよびRedocエンドポイントを提供します。
ページネーションの自動処理、 limit-offsetやpage numberingなど、いくつかの方法を自由に使えるように、いくつかの名前を付けます。

インストール

Flamaは、Pythonのすべてのサポートバージョンと完全に互換性があります。利用可能な最新バージョンを使用することをお勧めします。

Flamaのインストール方法に関する詳細な説明については、https：//flama.dev/docs/getting-started/installationをご覧ください。

はじめる

https://flama.dev/docs/getting-started/quickstartにアクセスして、Flamaを始めてください。

ドキュメント

https://flama.dev/docs/にアクセスして、完全なドキュメントをご覧ください。

例

 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 " }