先生: API クライアントの生成を簡素化する
Sensei は、ルーティング、データ検証、応答マッピングを自動的に処理することで、API クライアントの作成プロセスを簡素化します。これにより、HTTP リクエストの複雑さが軽減され、定型コードを記述せずに API をプロジェクトに簡単に統合できるようになります。
Sensei は、タイプヒントを使用して API クライアントを生成し、API と対話するための明確なインターフェイスと堅牢な検証を提供します。その構文はフレームワーク FastAPI
に非常に似ています。- ドキュメント: https://Sensei.crocofactory.dev
- ソースコード: https://github.com/CrocoFactory/Sense
コード例
from typing import Annotated from sensei import Router, Path, APIModel router = Router('https://pokeapi.co/api/v2/') class Pokemon(APIModel): name: str id: int height: int weight: int @router.get('/pokemon/{name}') def get_pokemon(name: Annotated[str, Path(max_length=300)]) -> Pokemon: pass pokemon = get_pokemon(name="pikachu") print(pokemon) # Pokemon(name='pikachu'> <p>Didn't it seem to you that the function doesn't contain the code? <strong>Sensei writes it instead of you!</strong> The result of the call get_pokemon(name="pikachu") is the object Pokemon(name='pikachu'> </p><p>There is a wonderful OOP approach proposed by Sensei:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">class User(APIModel): email: EmailStr id: PositiveInt first_name: str last_name: str avatar: AnyHttpUrl @classmethod @router.get('/users') def query( cls, page: Annotated[int, Query()] = 1, per_page: Annotated[int, Query(le=7)] = 3 ) -> list[Self]: pass @classmethod @router.get('/users/{id_}') def get(cls, id_: Annotated[int, Path(alias='id')]) -> Self: pass @router.post('/token') def login(self) -> str: pass @login.prepare def _login_in(self, args: Args) -> Args: args.json_['email'] = self.email return args @login.finalize def _login_out(self, response: Response) -> str: return response.json()['token'] user = User.get(1) user.login() # User(id=1, email="john@example.com", first_name="John", ...)
先生がリクエストの処理方法を知らない場合は、前処理を準備として、後処理をファイナライズとして使用して、自分で処理することができます
比較
先生: 高度な抽象化を提供します。 Teacher は API ラッパーの作成を簡素化し、ルーティング、データ検証、API 応答のモデルへの自動マッピングを容易にするデコレーターを提供します。これにより定型文が削減され、コードの可読性と保守性が向上します。
ベア HTTP クライアント: リクエストや httpx のようなベア HTTP クライアントでは、リクエストの手動管理、応答解析の処理、データ検証、およびエラー処理が必要です。エンドポイントごとに繰り返しコードを記述する必要があります。
特徴
Sensei は、標準 API と複雑な API の両方に役立つ機能を提供します。
- 検証?️
- レート制限の処理 ⏳
- 戻り値の型の自動処理 ?
- 重複のない DRY アーキテクチャ ?
- 非同期サポート ⚡
- 大文字と小文字の変換とエイリアス ?
- 高速リクエストのための独自のクライアント ?
対象者
API を使用する開発者、データ サイエンティスト、アナリストなど
以上が先生: API クライアントの生成を簡素化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
