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flama

三方组件

v1.9.5

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火焰

Flama是一个Python库，它为API的开发和部署建立了标准的框架，并特别关注机器学习（ML）。该框架的主要目的是使ML API的部署变得非常简单，将整个过程简化为一行代码。

该图书馆建立在《星条》上，并提供了一种易于学习的理念，可以加快构建高性能的GraphQL，REST和ML API。此外，它为开发异步和生产就绪服务的开发提供了理想的解决方案，并为ML模型提供了自动部署。

一些显着特征：

API资源的通用类，在SQLalchemy表上具有标准CRUD方法的便利性。
模式系统（基于棉花糖或类型系统），允许在可靠和自动的数据类型验证的便利性下，非常容易地声明端点的输入和输出。
依赖注入以使端点中所需的参数的过程通过使用Component s。诸如Request ， Response ， Session之类的Flama Asgi对象定义为准备在您的端点中注入的Component 。
Component s作为插件生态系统的基础，允许您创建自定义或使用端点中定义的插件，并注入了参数。
使用OpenAPI标准自动生成API模式。
自动生成的docs ，并提供Swagger UI和REDOC端点。
自动处理分页，并使用几种可供使用的方法（例如limit-offset和page numbering等。

安装

Flama与所有受支持的Python完全兼容。我们建议您使用可用的最新版本。

有关如何安装Flama访问的详细说明：https：//flama.dev/docs/getting-started/installation。

入门

请访问https://flama.dev/docs/getting-started/quickstart，开始使用Flama。

文档

请访问https://flama.dev/docs/查看完整文档。

例子

 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 " }