yolov5-fastapi-demo 这是一个演示的FastAPI应用程序，允许用户上传图像，使用预先训练的YOLOv5模型执行推理以及接收JSON格式的结果。 此存储库还包括Jinja2 HTML模板，因此您可以通过Web浏览器（位于localhost：8000）访问此界面。 要求 安装了所有require.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7（根据 ）。 要安装运行： pip install -r requirements.txt 推理 您可以使用python server.py或uvicorn server:app --reload初始化服务器 您可以通过以下几种方法测试服务器： 使用client.py这是使用请求库将一批图像和模型名称上载到localhost:8000/detect/并接收JSON推理结果的基本示例。 在网络浏览器

Fastapi+vue物业收费管理系统（vant ui手机端+Element ui PC端）

FastAPI基础 为CRUD API设置了Starter FastAPI项目，使用： 适用于ORMSQLAlchemy 移生的 psycopg2用于Postgres连接 用法 用于运行的命令包含在Makefile 。 发展 make console为您提供了一个合适的“开发” REPL，其中已加载了数据库。

fastAPI请求实例，写完python算法、定义数据结构、启动fastapi服务之后，可以使用该实例请求python算法的结果

简介 一个FastAPI的项目示例 项目使用说明 安装依赖库 项目依赖 ➜ pip3 install -r requirements.txt 开始运行程序 ➜ python app.py 开源说明 此代码仅用于学习，可以许可，不能用于其他用途。

使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。

FastAPI和前端框架LayUImini及mysql之间的交互示范（一、FastAPI后端查询数据在前端进行分页展示)

FastAPI游乐场 快速API沙箱，用于探索后端知识。 特征 用docker启动。 指示 cd docker-fastapi docker-compose up -d # launch up docker docker-compose start exec python bash # access into docker docker-compose stop # stop docker cd app uvicorn main:app --reload # execute RESTful API server in docker env python test_caller.py # execute testing scripts.

本人封装的fastapi框架，下载下来直接上手

基于jiagu和jieba的中文地区提取算法，用python语言编写，并用fastapi包装，可以被Java等请求结果