Sensei: API 클라이언트 생성 단순화
Sensei는 라우팅, 데이터 검증 및 응답 매핑을 자동으로 처리하여 API 클라이언트 생성 프로세스를 단순화합니다. 이렇게 하면 HTTP 요청의 복잡성이 줄어들고 상용구 코드를 작성하지 않고도 API를 프로젝트에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
Sensei는 유형 힌트를 사용하여 API 클라이언트를 생성하고 API와의 상호작용을 위한 명확한 인터페이스와 강력한 검증을 제공합니다. 구문은 FastAPI
프레임워크와 매우 유사합니다.- 문서: https://sensei.crocofactory.dev
- 소스 코드: https://github.com/CrocoFactory/sensei
코드 예
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", ...)
선생님이 요청을 처리하는 방법을 모르는 경우 전처리를 준비로, 후처리를 마무리로 사용하여 직접 처리할 수 있습니다.
비교
Sensei: 높은 수준의 추상화를 제공합니다. Sensei는 API 래퍼 생성을 단순화하고 쉬운 라우팅, 데이터 검증 및 모델에 대한 API 응답 자동 매핑을 위한 데코레이터를 제공합니다. 이렇게 하면 상용구가 줄어들고 코드 가독성과 유지 관리성이 향상됩니다.
Bare HTTP 클라이언트: 요청이나 httpx와 같은 베어 HTTP 클라이언트에는 수동으로 요청 관리, 응답 구문 분석 처리, 데이터 검증 및 오류 처리가 필요합니다. 엔드포인트마다 반복적인 코드를 작성해야 합니다.
특징
Sensei는 표준 API와 지저분한 API 모두에 유용한 기능을 제공합니다.
- 검증 ?️
- 속도 제한 처리 ⏳
- 반환 유형 자동 처리 ?
- 중복 없는 DRY 아키텍처 ?
- 비동기 지원 ⚡
- 대소문자 변환 및 별칭 ?
- 빠른 요청을 위한 자체 클라이언트?
대상 고객
API 작업을 하는 개발자, 데이터 과학자, 분석가 등
위 내용은 Sensei: API 클라이언트 생성 단순화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
