跳转至

项目生成 - 模板

项目生成器一般都会提供很多初始设置、安全措施、数据库,甚至还准备好了第一个 API 端点,能帮助您快速上手。

项目生成器的设置通常都很主观,您可以按需更新或修改,但对于您的项目来说,它是非常好的起点。

全栈 FastAPI + PostgreSQL

GitHub:https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql

全栈 FastAPI + PostgreSQL - 功能

  • 完整的 Docker 集成(基于 Docker)
  • Docker Swarm 开发模式
  • Docker Compose 本地开发集成与优化
  • 生产可用的 Python 网络服务器,使用 Uvicorn 或 Gunicorn
  • Python FastAPI 后端:
    • 速度快:可与 NodeJSGo 比肩的极高性能(归功于 Starlette 和 Pydantic)
    • 直观:强大的编辑器支持,处处皆可自动补全,减少调试时间
    • 简单:易学、易用,阅读文档所需时间更短
    • 简短:代码重复最小化,每次参数声明都可以实现多个功能
    • 健壮: 生产级别的代码,还有自动交互文档
    • 基于标准:完全兼容并基于 API 开放标准:OpenAPIJSON Schema
    • 更多功能包括自动验证、序列化、交互文档、OAuth2 JWT 令牌身份验证等
  • 安全密码,默认使用密码哈希
  • JWT 令牌身份验证
  • SQLAlchemy 模型(独立于 Flask 扩展,可直接用于 Celery Worker)
  • 基础的用户模型(可按需修改或删除)
  • Alembic 迁移
  • CORS(跨域资源共享)
  • Celery Worker 可从后端其它部分有选择地导入并使用模型和代码
  • REST 后端测试基于 Pytest,并与 Docker 集成,可独立于数据库实现完整的 API 交互测试。因为是在 Docker 中运行,每次都可从头构建新的数据存储(使用 ElasticSearch、MongoDB、CouchDB 等数据库,仅测试 API 运行)
  • Python 与 Jupyter Kernels 集成,用于远程或 Docker 容器内部开发,使用 Atom Hydrogen 或 Visual Studio Code 的 Jupyter 插件
  • Vue 前端:
    • 由 Vue CLI 生成
    • JWT 身份验证处理
    • 登录视图
    • 登录后显示主仪表盘视图
    • 主仪表盘支持用户创建与编辑
    • 用户信息编辑
    • Vuex
    • Vue-router
    • Vuetify 美化组件
    • TypeScript
    • 基于 Nginx 的 Docker 服务器(优化了 Vue-router 配置)
    • Docker 多阶段构建,无需保存或提交编译的代码
    • 在构建时运行前端测试(可禁用)
    • 尽量模块化,开箱即用,但仍可使用 Vue CLI 重新生成或创建所需项目,或复用所需内容
  • 使用 PGAdmin 管理 PostgreSQL 数据库,可轻松替换为 PHPMyAdmin 或 MySQL
  • 使用 Flower 监控 Celery 任务
  • 使用 Traefik 处理前后端负载平衡,可把前后端放在同一个域下,按路径分隔,但在不同容器中提供服务
  • Traefik 集成,包括自动生成 Let's Encrypt HTTPS 凭证
  • GitLab CI(持续集成),包括前后端测试

全栈 FastAPI + Couchbase

GitHub:https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase

⚠️ 警告 ⚠️

如果您想从头开始创建新项目,建议使用以下备选方案。

例如,项目生成器全栈 FastAPI + PostgreSQL 会更适用,这个项目的维护积极,用的人也多,还包括了所有新功能和改进内容。

当然,您也可以放心使用这个基于 Couchbase 的生成器,它也能正常使用。就算用它生成项目也没有任何问题(为了更好地满足需求,您可以自行更新这个项目)。

详见资源仓库中的文档。

全栈 FastAPI + MongoDB

……敬请期待,得看我有没有时间做这个项目。😅 🎉

FastAPI + spaCy 机器学习模型

GitHub:https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi

FastAPI + spaCy 机器学习模型 - 功能

  • 集成 spaCy NER 模型
  • 内置 Azure 认知搜索请求格式
  • 生产可用的 Python 网络服务器,使用 Uvicorn 与 Gunicorn
  • 内置 Azure DevOps Kubernetes (AKS) CI/CD 开发
  • 多语支持,可在项目设置时选择 spaCy 内置的语言
  • 不仅局限于 spaCy,可轻松扩展至其它模型框架(Pytorch、TensorFlow)