用#%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_23eeeb4347bdd26bfc++6b7ee9a3b755dd做边缘计算可行且常见，尤其适合本地快速处理数据、减少云端依赖的场景。其核心在于部署轻量级服务，可选用flask或fastapi搭建简...

微服务划分应基于业务边界而非技术层次，保持单一职责并提前规划数据归属；通信方式根据场景选择rest、grpc或消息队列；系统设计需处理一致性、容错与监控；工具链如fastapi、celery、docker、c...

负载均衡在python高并发服务架构中至关重要，因其能分摊压力、提高可用性、实现横向扩展。1. 原因包括避免单点故障、请求堆积与资源浪费；2. 常见策略有轮询、加权轮询、最少连接、ip哈希、一致...

python在数据仓库和大数据存储中主要作为连接和处理工具。1. 它用于etl流程，包括从数据库、api等来源提取数据；2. 使用pandas或pyspark进行数据清洗和转换；3. 将处理后的数据写入目标系统如po...

做python深度学习项目，模型构建的标准流程包括四个核心步骤。1. 数据准备与预处理：清洗、格式统一、归一化或标准化，并划分训练集/验证集/测试集，图像任务需调整尺寸、增强、转数组，文本任...

做python人工智能项目关键在于理清流程并踩对节奏。1. 明确目标：先确定要解决的问题，如图像分类或聊天机器人，不同目标决定不同的技术选型和数据收集方式，别急着写代码，先画流程图理清结构...

在python中定义fastapi路径非常简单。1) 基本路径定义使用@app.get('/')装饰器，返回json响应。2) 动态路径参数使用@app.get('/items/{item_id}')，fastapi自动处理类型转换。3) 不同http方法使...

在python中实现restful api可以通过使用flask或django rest framework（drf）。1. 使用flask创建简单的api，如获取和添加书籍的端点。2. 使用drf处理crud操作，适合大型项目。关键点包括路由设...

在python中实现restful api可以使用flask或django框架。1. flask适合快速开发，示例展示了基本crud操作。2. django提供更多内置功能，适用于复杂项目。3. 需注意输入验证、错误处理、认证和性能...

python 主要用于数据科学与机器学习、web 开发、自动化和脚本编写、教育和初学者编程以及金融和量化交易。1) 数据科学与机器学习：python 凭借其强大的库生态系统，如 numpy、pandas、scikit-le...

在python中高效创建rest api的方法是使用flask或django框架，并遵循最佳实践。1.选择flask或django：flask适合轻量级和灵活的项目，django适用于复杂项目。2.使用flask-restful扩展简化开发。3....