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apiflask基本用法
基本用法环境pip install apiflaskCreate an app instance with APIFlask classfrom apiflask import APIFlaskapp 现在用您的应用程序或蓝图实例访问它们:from apiflask import APIFlaskapp = APIFlask(__name__)@app.get('/')@app.input(Foo)@ is a simple input schema for a Pet input resource:from apiflask import Schemafrom apiflask.fields import import APIFlask, Schema, inputfrom apiflask.fields import Integer, Stringfrom apiflask.validators import String() category = String()现在将它添加到用于获取宠物资源的视图函数中from apiflask import APIFlask, outputfrom apiflask.fields
79600编辑于 2023-05-01 - 来自专栏Alan的blog
apiflask的安装
安装pip install apiflaskexamplefrom apiflask import APIFlask, Schema, abortfrom apiflask.fields import Integer, Stringfrom apiflask.validators import Length, OneOfapp = APIFlask(__name__)pets = [ {'id' 实例时通过 docs_ui 参数来设置 API 文档 UI (APIFlask 1.1+):app = APIFlask(__name__, docs_ui='redoc')支持的 docs_ui 选项 当创建类视图时，使用 apiflask.views.MethodView 而不是 flask.views.MethodView。 APIFlask 提供的 abort() 函数（apiflask.abort）返回 JSON 错误响应。
83800编辑于 2023-05-01 - 来自专栏机器学习
【sklearn | 4】 深度教程：模型部署与优化
使用 Flask 构建 APIFlask 是一个轻量级的 Web 应用框架，可以方便地用来部署机器学习模型。步骤1：训练并保存模型首先，训练并保存模型。
81021编辑于 2024-07-24
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