三周精通FastAPI:27 使用使用SQLModel操作SQL (关系型) 数据库
官网文档:https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/sql-databases/
SQL (关系型) 数据库¶
FastAPI不需要你使用SQL(关系型)数据库。
但是您可以使用任何您想要的关系型数据库。
这里我们将看到一个使用SQLModel的示例。
SQLModel是在SQLAlchemy和Pydantic的基础上构建的。它是由FastAPI的同一作者制作的,与需要使用SQL数据库的FastAPI应用程序完美匹配。
小贴士
你可以使用任何其他你想要的SQL或NoSQL数据库库(在某些情况下称为“ORM”),FastAPI不会强迫你使用任何东西。
由于SQLModel基于SQLAlchemy,您可以轻松使用SQLAlchemi支持的任何数据库(这使得它们也受SQLModel支持)您可以很容易地将其调整为任何SQLAlchemy支持的数据库,如:
- PostgreSQL
- MySQL
- SQLite
- Oracle
- Microsoft SQL Server,等等其它数据库
在此示例中,我们将使用SQLite,因为它使用单个文件并且 在Python中具有集成支持。因此,您可以复制此示例并按原样来运行它。
稍后,对于您的产品级别的应用程序,您可能会要使用像PostgreSQL这样的数据库服务器。
Tip
这儿有一个FastAPI和PostgreSQL的官方项目生成器,全部基于Docker,包括前端和更多工具:https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql
这是一个非常简单而简短的教程,如果你想了解数据库、SQL或更高级的功能,请参阅SQLModel文档。
安装SQLModel
首先,确保创建虚拟环境,激活它,然后安装sqlmodel:
pip install sqlmodel
Successfully installed SQLAlchemy-2.0.36 sqlmodel-0.0.22
使用单个模型创建应用程序
我们将首先使用单个SQLModel模型创建该应用程序最简单的第一个版本。
稍后,我们将通过以下多种型号来提高它的安全性和多功能性。🤓
from typing import Annotatedfrom fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Query
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, selectclass Hero(SQLModel, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)secret_name: strsqlite_file_name = "database.db"
sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"connect_args = {"check_same_thread": False}
engine = create_engine(sqlite_url, connect_args=connect_args)def create_db_and_tables():SQLModel.metadata.create_all(engine)def get_session():with Session(engine) as session:yield sessionSessionDep = Annotated[Session, Depends(get_session)]app = FastAPI()@app.on_event("startup")
def on_startup():create_db_and_tables()@app.post("/heroes/")
def create_hero(hero: Hero, session: SessionDep) -> Hero:session.add(hero)session.commit()session.refresh(hero)return hero@app.get("/heroes/")
def read_heroes(session: SessionDep,offset: int = 0,limit: Annotated[int, Query(le=100)] = 100,
) -> list[Hero]:heroes = session.exec(select(Hero).offset(offset).limit(limit)).all()return heroes@app.get("/heroes/{hero_id}")
def read_hero(hero_id: int, session: SessionDep) -> Hero:hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")return hero@app.delete("/heroes/{hero_id}")
def delete_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")session.delete(hero)session.commit()return {"ok": True}
创建模型
导入SQLModel并创建数据库模型:
from typing import Annotatedfrom fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Query
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, selectclass Hero(SQLModel, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)secret_name: str
🤓 其他版本和变体
Hero类与Pydantic模型非常相似(事实上,在下面,它实际上是一个Pydantic模式)。
存在一些差异:
- table=True告诉SQLModel这是一个表模型,它应该表示SQL数据库中的一个表,它不仅仅是一个数据模型(就像任何其他常规Pydantic类一样)。
- 字段(primary_key=True)告诉SQLModel id是SQL数据库中的主键(您可以在SQLModel文档中了解有关SQL主键的更多信息)。
- 通过将类型设置为int|None,SQLModel将知道该列在SQL数据库中应该是INTEGER,并且应该是NULLABLE。
- 字段(index=True)告诉SQLModel,它应该为该列创建SQL索引,这样在读取由该列筛选的数据时可以更快地在数据库中查找。
- SQLModel将知道声明为str的内容将是TEXT类型的SQL列(或VARCHAR,具体取决于数据库)。
创建引擎
SQLModel引擎(其下实际上是SQLAlchemy引擎)负责保存与数据库的连接。
您将有一个单一的引擎对象,用于所有代码连接到同一个数据库。
sqlite_file_name = "database.db"
sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"connect_args = {"check_same_thread": False}
engine = create_engine(sqlite_url, connect_args=connect_args)
使用check_same_thread=False允许FastAPI在不同线程中使用相同的SQLite数据库。这是必要的,因为一个请求可能会使用多个线程(例如在依赖关系中)。
别担心,根据代码的结构方式,我们将确保稍后每个请求使用一个SQLModel会话,这实际上是check_same_thread试图实现的。
创建表格
然后,我们添加一个函数,该函数使用SQLModel.media.create_all(engine)为所有表模型创建表。
def create_db_and_tables():SQLModel.metadata.create_all(engine)
创建会话依赖关系
会话是将对象存储在内存中并跟踪数据中所需的任何更改,然后使用引擎与数据库通信。
我们将使用yield创建一个FastAPI依赖关系,为每个请求提供一个新的Session。这就是确保我们每个请求使用单个会话的原因。🤓
然后,我们创建一个带注释的依赖项SessionDep,以简化将使用此依赖项的其余代码。
def get_session():with Session(engine) as session:yield sessionSessionDep = Annotated[Session, Depends(get_session)]
启动时创建数据库表
我们将在应用程序启动时创建数据库表。
app = FastAPI()@app.on_event("startup")
def on_startup():create_db_and_tables()
在这里,我们在应用程序启动事件上创建表。
对于生产环境,您可能会使用在启动应用程序之前运行的迁移脚本。🤓
小贴士
SQLModel将有封装Alembic的迁移实用程序,但现在,您可以直接使用Alembic。
创建英雄库
因为每个SQLModel模型也是一个Pydantic模型,所以您可以在使用Pydantics模型的相同类型注释中使用它。
例如,如果你声明一个Hero类型的参数,它将从JSON正文中读取。
同样,您可以将其声明为函数的返回类型,然后数据的形状将显示在自动API文档UI中。
@app.post("/heroes/")
def create_hero(hero: Hero, session: SessionDep) -> Hero:session.add(hero)session.commit()session.refresh(hero)return hero
在这里,我们使用SessionDep依赖项(Session)将新的Hero添加到Session实例中,将更改提交到数据库中,刷新Hero中的数据,然后返回它。
读英雄库
我们可以使用select()从数据库中读取Heros。我们可以包含一个限制和偏移量来对结果进行分页。
@app.get("/heroes/")
def read_heroes(session: SessionDep,offset: int = 0,limit: Annotated[int, Query(le=100)] = 100,
) -> list[Hero]:heroes = session.exec(select(Hero).offset(offset).limit(limit)).all()return heroes
读一个英雄条目
我们可以读一个英雄。
@app.get("/heroes/{hero_id}")
def read_hero(hero_id: int, session: SessionDep) -> Hero:hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")return hero
如果不是英雄:
引发HTTPException(状态码=404,详细信息=“未找到英雄”)
删除英雄
我们也可以删除英雄。
@app.delete("/heroes/{hero_id}")
def delete_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")session.delete(hero)session.commit()return {"ok": True}
运行应用程序
您可以运行该应用程序:
fastapi-dev-main.py
然后转到/docs UI,您将看到FastAPI正在使用这些模型来记录API,它也将使用它们来序列化和验证数据。
使用多个模型更新应用程序
现在,让我们稍微重构一下这个应用程序,以提高安全性和多功能性。
如果你查看之前的应用程序,在UI中你可以看到,到目前为止,它让客户端决定要创建的英雄的id。😱
我们不应该让这种情况发生,他们可能会覆盖我们已经在数据库中分配的id。决定id应该由后端或数据库完成,而不是由客户端完成。
此外,我们为英雄创建了一个secret_name,但到目前为止,我们到处都在返回它,这不是什么秘密。。。😅
我们将通过添加一些额外的模型来解决这些问题。SQLModel将在这里大放异彩。✨
源代码:
from typing import Annotatedfrom fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Query
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, selectclass HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)class Hero(HeroBase, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)secret_name: strclass HeroPublic(HeroBase):id: intclass HeroCreate(HeroBase):secret_name: strclass HeroUpdate(HeroBase):name: str | None = Noneage: int | None = Nonesecret_name: str | None = Nonesqlite_file_name = "database.db"
sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"connect_args = {"check_same_thread": False}
engine = create_engine(sqlite_url, connect_args=connect_args)def create_db_and_tables():SQLModel.metadata.create_all(engine)def get_session():with Session(engine) as session:yield sessionSessionDep = Annotated[Session, Depends(get_session)]
app = FastAPI()@app.on_event("startup")
def on_startup():create_db_and_tables()@app.post("/heroes/", response_model=HeroPublic)
def create_hero(hero: HeroCreate, session: SessionDep):db_hero = Hero.model_validate(hero)session.add(db_hero)session.commit()session.refresh(db_hero)return db_hero@app.get("/heroes/", response_model=list[HeroPublic])
def read_heroes(session: SessionDep,offset: int = 0,limit: Annotated[int, Query(le=100)] = 100,
):heroes = session.exec(select(Hero).offset(offset).limit(limit)).all()return heroes@app.get("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def read_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")return hero@app.patch("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def update_hero(hero_id: int, hero: HeroUpdate, session: SessionDep):hero_db = session.get(Hero, hero_id)if not hero_db:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")hero_data = hero.model_dump(exclude_unset=True)hero_db.sqlmodel_update(hero_data)session.add(hero_db)session.commit()session.refresh(hero_db)return hero_db@app.delete("/heroes/{hero_id}")
def delete_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")session.delete(hero)session.commit()return {"ok": True}
创建多个模型
在SQLModel中,任何具有table=True的模型类都是表模型。
任何没有table=True的模型类都是数据模型,这些模型实际上只是Pydantic模型(带有一些小的额外功能)。🤓
使用SQLModel,我们可以使用继承来避免在所有情况下复制所有字段。
HeroBase-基类
让我们从一个HeroBase模型开始,该模型包含所有模型共享的所有字段:
名称
年龄
name
age
class HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)
英雄-桌子模型
然后,让我们创建Hero,即实际的表模型,其中包含其他模型中并不总是包含的额外字段:
身份证件
秘密名称
id
secret_name
因为Hero继承自HeroBase,所以它也有在HeroBase中声明的字段,所以Hero的所有字段都是:
身份证件
名称
年龄
秘密名称
id
name
age
secret_name
class HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)class Hero(HeroBase, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)secret_name: str
HeroPublic-公共数据模型
接下来,我们创建一个HeroPublic模型,该模型将返回给API的客户端。
它具有与HeroBase相同的字段,因此不包括secret_name。
最后,我们英雄的身份得到了保护!🥷
它还重新声明id:int。通过这样做,我们与API客户端签订了合同,这样他们就可以总是期望id在那里并且是int(永远不会是None)。
小贴士
让返回模型确保一个值总是可用的,并且总是int(而不是None)对API客户端非常有用,他们可以编写更简单的具有这种确定性的代码。
此外,自动生成的客户端将具有更简单的接口,因此与您的API通信的开发人员可以更好地使用您的API。😎
HeroPublic中的所有字段都与HeroBase中的相同,id声明为int(不是None):
身份证件
名称
年龄
秘密名称
id
name
age
secret_name
class HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)class Hero(HeroBase, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)secret_name: strclass HeroPublic(HeroBase):id: int
HeroCreate-创建英雄的数据模型
现在我们创建一个HeroCreate模型,这个模型将验证来自客户端的数据。
它具有与HeroBase相同的字段,还具有secret_name。
现在,当客户端创建一个新英雄时,他们将发送secret_name,它将存储在数据库中,但这些秘密名称不会在API中返回给客户端。
小贴士
这就是你处理密码的方式。接收它们,但不要在API中返回它们。
您还可以在存储密码之前对其值进行哈希运算,切勿以纯文本形式存储。
HeroCreate的字段包括:
名称
年龄
秘密名称
name
age
secret_name
class HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)class Hero(HeroBase, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)secret_name: strclass HeroPublic(HeroBase):id: intclass HeroCreate(HeroBase):secret_name: str
HeroUpdate-更新英雄的数据模型
在之前的应用程序版本中,我们没有更新英雄的方法,但现在有了多个模型,我们可以做到。🎉
HeroUpdate数据模型有点特殊,它具有创建新英雄所需的所有相同字段,但所有字段都是可选的(它们都有一个默认值)。这样,当你更新英雄时,你可以只发送你想要更新的字段。
因为所有字段实际上都发生了变化(类型现在包括None,它们现在的默认值为None),我们需要重新声明它们。
我们真的不需要从HeroBase继承,因为我们正在重新声明所有字段。为了保持一致性,我会让它继承,但这不是必需的。这更多的是个人品味的问题。🤷
HeroUpdate的字段包括:
名称
年龄
秘密名称
name
age
secret_name
class HeroUpdate(HeroBase):name: str | None = Noneage: int | None = Nonesecret_name: str | None = None
使用HeroCreate创建并返回一个HeroPublic
现在我们有了多个模型,我们可以更新应用程序中使用它们的部分。
我们在请求中接收HeroCreate数据模型,并从中创建Hero表模型。
这个新的表模型Hero将具有客户端发送的字段,并且还将具有数据库生成的id。
然后,我们返回与函数中相同的表模型Hero。但是,当我们使用HeroPublic数据模型声明response_model时,FastAPI将使用HeroPublic来验证和序列化数据。
@app.post("/heroes/", response_model=HeroPublic)
def create_hero(hero: HeroCreate, session: SessionDep):db_hero = Hero.model_validate(hero)session.add(db_hero)session.commit()session.refresh(db_hero)return db_hero
小贴士
现在我们使用response_model=HeroPublic而不是返回类型注释->HeroPublic,因为我们返回的值实际上不是HeroPublic。
如果我们声明了->HeroPublic,你的编辑和linter会抱怨(这是理所当然的)你返回的是Hero而不是HeroPublic。
通过在response_model中声明它,我们告诉FastAPI去做它的事情,而不会干扰类型注释以及编辑器和其他工具的帮助。
用HeroPublic阅读英雄
我们可以像以前一样读取Heros,同样,我们使用response_model=list[HeroPublic]来确保数据被正确验证和序列化。
@app.get("/heroes/", response_model=list[HeroPublic])
def read_heroes(session: SessionDep,offset: int = 0,limit: Annotated[int, Query(le=100)] = 100,
):heroes = session.exec(select(Hero).offset(offset).limit(limit)).all()return heroes
与HeroPublic一起阅读《一个英雄》
我们可以读一个英雄:
@app.get("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def read_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")return hero
使用HeroUpdate更新英雄
我们可以更新英雄。为此,我们使用HTTP PATCH操作。
在代码中,我们得到一个包含客户端发送的所有数据的字典,只有客户端发送的数据,不包括任何仅作为默认值的值。为此,我们使用exclude_unset=True。这是主要的伎俩。🪄
然后,我们使用hero_db.sqlmodel_update(hero_data)用hero_da中的数据更新hero_db。
@app.patch("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def update_hero(hero_id: int, hero: HeroUpdate, session: SessionDep):hero_db = session.get(Hero, hero_id)if not hero_db:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")hero_data = hero.model_dump(exclude_unset=True)hero_db.sqlmodel_update(hero_data)session.add(hero_db)session.commit()session.refresh(hero_db)return hero_db
再次删除英雄
删除英雄几乎是一样的。
我们不会满足在这个项目中重构所有内容的愿望。😅
@app.delete("/heroes/{hero_id}")
def delete_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")session.delete(hero)session.commit()return {"ok": True}
再次运行应用程序
您可以再次运行该应用程序:
fastapi dev main.py
输出信息:Uvicorn正在运行http://127.0.0.1:8000(按CTRL+C退出)
如果你转到/docs API UI,你会看到它现在已经更新,并且它不会期望在创建英雄时从客户端接收id,等等。

回顾
您可以使用SQLModel与SQL数据库交互,并使用数据模型和表模型简化代码。
您可以在SQLModel文档中了解更多信息,其中有一个关于使用SQLModel和FastAPI的较长迷你教程。🚀
实践
安装SQLModel
首先,确保创建虚拟环境,激活它,然后安装sqlmodel:
pip install sqlmodel
源代码
存储文件到sql.py
from typing import Annotatedfrom fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException, Query
from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, selectclass HeroBase(SQLModel):name: str = Field(index=True)age: int | None = Field(default=None, index=True)class Hero(HeroBase, table=True):id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)secret_name: strclass HeroPublic(HeroBase):id: intclass HeroCreate(HeroBase):secret_name: strclass HeroUpdate(HeroBase):name: str | None = Noneage: int | None = Nonesecret_name: str | None = Nonesqlite_file_name = "database.db"
sqlite_url = f"sqlite:///{sqlite_file_name}"connect_args = {"check_same_thread": False}
engine = create_engine(sqlite_url, connect_args=connect_args)def create_db_and_tables():SQLModel.metadata.create_all(engine)def get_session():with Session(engine) as session:yield sessionSessionDep = Annotated[Session, Depends(get_session)]
app = FastAPI()@app.on_event("startup")
def on_startup():create_db_and_tables()@app.post("/heroes/", response_model=HeroPublic)
def create_hero(hero: HeroCreate, session: SessionDep):db_hero = Hero.model_validate(hero)session.add(db_hero)session.commit()session.refresh(db_hero)return db_hero@app.get("/heroes/", response_model=list[HeroPublic])
def read_heroes(session: SessionDep,offset: int = 0,limit: Annotated[int, Query(le=100)] = 100,
):heroes = session.exec(select(Hero).offset(offset).limit(limit)).all()return heroes@app.get("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def read_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")return hero@app.patch("/heroes/{hero_id}", response_model=HeroPublic)
def update_hero(hero_id: int, hero: HeroUpdate, session: SessionDep):hero_db = session.get(Hero, hero_id)if not hero_db:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")hero_data = hero.model_dump(exclude_unset=True)hero_db.sqlmodel_update(hero_data)session.add(hero_db)session.commit()session.refresh(hero_db)return hero_db@app.delete("/heroes/{hero_id}")
def delete_hero(hero_id: int, session: SessionDep):hero = session.get(Hero, hero_id)if not hero:raise HTTPException(status_code=404, detail="Hero not found")session.delete(hero)session.commit()return {"ok": True}
启动服务
执行命令:
fastapi dev sql.py
执行后显示:
INFO Importing from /Users/skywalk/work/fastapi ╭─ Python module file ─╮ │ │ │ 🐍 sql.py │ │ │ ╰──────────────────────╯ INFO Importing module sql
INFO Found importable FastAPI app ╭─ Importable FastAPI app ─╮ │ │ │ from sql import app │ │ │ ╰──────────────────────────╯ INFO Using import string sql:app ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮ │ │ │ Serving at: http://127.0.0.1:8000 │ │ │ │ API docs: http://127.0.0.1:8000/docs │ │ │ │ Running in development mode, for production use: │ │ │ │ fastapi run │ │ │ ╰─────────────────────────────────────────────────────╯ INFO: Will watch for changes in these directories: ['/Users/xxx/work/fastapi']
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: Started reloader process [37935] using WatchFiles
INFO: Started server process [37941]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
测试
浏览docs页面:
执行curl添加指令
curl -X 'POST' \'http://127.0.0.1:8000/heroes/' \-H 'accept: application/json' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"name": "string","age": 0,"secret_name": "string"
}'
输出:
{"name":"string","age":0,"id":2}
证明一条信息被添加
查看一下:
curl http://127.0.0.1:8000/heroes/
[{"name":"string","age":0,"id":1},{"name":"string","age":0,"id":2}]
果然多了一条信息。
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概述 不知道大家有没有意识到一个现实,就是大部分时候,我们已经不像以前一样通过命令行,或者可视窗口来使用一个系统了现在我们上微博、或者网购,操作的其实不是眼前这台设备,而是一个又一个集群 通常,这样…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明
LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造,完美适配AGV和无人叉车。同时,集成以太网与语音合成技术,为各类高级系统(如MES、调度系统、库位管理、立库等)提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...
C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)
基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
OpenLayers 分屏对比(地图联动)
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 地图分屏对比在WebGIS开发中是很常见的功能,和卷帘图层不一样的是,分屏对比是在各个地图中添加相同或者不同的图层进行对比查看。…...
Spring是如何解决Bean的循环依赖:三级缓存机制
1、什么是 Bean 的循环依赖 在 Spring框架中,Bean 的循环依赖是指多个 Bean 之间互相持有对方引用,形成闭环依赖关系的现象。 多个 Bean 的依赖关系构成环形链路,例如: 双向依赖:Bean A 依赖 Bean B,同时 Bean B 也依赖 Bean A(A↔B)。链条循环: Bean A → Bean…...
iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈
在日常iOS开发过程中,性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期,开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发,但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...
Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决
1.使用免密登录 找到配置MySQL文件,我的文件路径是/etc/mysql/my.cnf,有的人的是/etc/mysql/mysql.cnf 在里最后加入 skip-grant-tables重启MySQL服务 service mysql restartShutting down MySQL… SUCCESS! Starting MySQL… SUCCESS! 重启成功 2.登…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案
在大数据时代,海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构,在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而,随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂,传统…...