Colección de preguntas de C++ y python:
El siguiente contenido involucra la creación de api
Si uso QT en lenguaje C++ para escribir la interfaz del software y luego uso el lenguaje python para escribir cosas relacionadas con la inteligencia artificial. Por ejemplo, algunos modelos, así que ahora quiero llamar al modelo escrito en python en el software escrito por QT, ¿provocará incompatibilidad entre el lenguaje C y el lenguaje python? Si es compatible, ¿qué debo hacer?, si no, ¿cómo puedo modificarlo?
En primer lugar, QT generalmente se escribe en C++, y la pregunta es cómo integrar el código Python en la aplicación QT (C++), especialmente en los modelos relacionados con la inteligencia artificial.
- Problemas de compatibilidad :
No hay problemas de compatibilidad directa entre C++ y Python. De hecho, muchas herramientas y bibliotecas permiten la interoperabilidad entre los dos lenguajes.
- Cómo integrar :
Uso de la API de Python C : Python proporciona una API de C que permite que el código C y C++ llame directamente al código de Python. Puede usar esta API para incrustar un intérprete de Python en su aplicación QT y luego llamar a los scripts o módulos de Python.
Uso de Boost.Python : Boost.Python es una biblioteca de C++ que simplifica la interoperabilidad entre C++ y Python. Utilizándolo, puede llamar fácilmente al código Python en C++ y viceversa.
Uso de PyQt o PySide : si la lógica de su aplicación principal está escrita en Python, puede considerar usar PyQt o PySide para crear aplicaciones QT directamente en Python. De esta forma, puede llamar directamente a su modelo de IA sin incrustar Python en C++.
- Nota :
Rendimiento : la incorporación de Python en una aplicación C++ puede generar una sobrecarga de rendimiento adicional. Asegúrese de que el rendimiento de su aplicación satisfaga sus necesidades.
Entorno de Python : asegúrese de que su aplicación tenga acceso al entorno de Python correcto y a todas las dependencias necesarias.
Seguridad de subprocesos : si su aplicación QT tiene subprocesos múltiples, asegúrese de administrar Python GIL (Global Interpreter Lock) correctamente.
- Si no está directamente integrado :
Usando una API : puede ejecutar su modelo Python AI como un servicio independiente, por ejemplo, usando Flask o FastAPI para crear una API REST. Su aplicación QT puede entonces comunicarse con este servicio a través de solicitudes HTTP.
En conclusión, es perfectamente posible integrar el código Python en una aplicación QT (C++), simplemente elija el método que mejor se adapte a su aplicación y necesidades.
Sobre el cuarto punto de usar instrucciones api:
La forma de usar la API es desacoplar su modelo Python AI de su aplicación QT, haciendo que se ejecuten como dos servicios separados. El beneficio de este enfoque es que brinda más flexibilidad y puede extenderse y mantenerse más fácilmente, pero puede agregar algo de latencia, porque su aplicación QT necesita comunicarse con el servicio de Python a través de solicitudes de red.
Estos son los pasos para implementar este método:
- Cree una API REST de Python :
Elija un marco : hay muchos marcos de Python que pueden ayudarlo a crear API REST, como Flask, FastAPI y Django REST Framework. FastAPI es un marco web moderno, rápido (de alto rendimiento) para crear API basadas en sugerencias de tipo estándar de Python.
Definir puntos finales : defina uno o más puntos finales para su modelo de IA. Por ejemplo, podría tener un punto final /predict que tome datos de entrada y devuelva las predicciones del modelo.
Procesamiento de la solicitud : cuando la aplicación QT envía una solicitud, su API necesita recibir datos de entrada, pasarlos a su modelo de IA y devolver el resultado a la aplicación QT.
Manejo de errores : asegúrese de que su API pueda manejar correctamente los errores, como datos de entrada mal formados o problemas con su modelo.
- API de llamada en la aplicación QT :
Envío de solicitudes : puede usar los módulos de red de Qt (como QNetworkAccessManager) para enviar solicitudes HTTP a su API de Python.
Manejo de la respuesta : cuando su API devuelve un resultado, su aplicación QT necesita analizar la respuesta y mostrar el resultado al usuario.
Manejo de errores : asegúrese de que su aplicación QT pueda manejar cualquier error o excepción devuelta por la API.
- despliegue :
Implementación local : si su aplicación QT y la API de Python se ejecutan en la misma máquina, puede ejecutar su API en localhost (por ejemplo, http://localhost:5000 ).
Implementación remota : si desea implementar su API de Python en un servidor remoto o servicio en la nube, debe asegurarse de que su aplicación QT pueda acceder a ese servidor y considere asegurar su comunicación con HTTPS.
Contenedorización : considere usar Docker u otras tecnologías de contenedores para implementar su API de Python, lo que puede simplificar el proceso de implementación y garantizar un entorno uniforme.
- Seguridad :
Autenticación : si su API es pública, considere agregar un mecanismo de autenticación como la autenticación básica o la autenticación de token para proteger su API.
Protección de datos : asegúrese de que su API utilice comunicación encriptada HTTPS y considere encriptar datos confidenciales.
En general, ejecutar su modelo Python AI como una API REST independiente es un enfoque muy poderoso y flexible, que le permite comunicarse fácilmente con múltiples clientes y aplicaciones.
Cómo usar FastAPI
FastAPI es un marco Python muy popular para crear API RESTful . Para comenzar a usar FastAPI , debe seguir estos pasos:
- Instale FastAPI y Uvicorn :
FastAPI en sí mismo es un marco, y Uvicorn es un servidor ASGI para ejecutar aplicaciones FastAPI.
Puedes instalarlos con pip:
pip instalar fastapi[todos] uvicorn
Aquí [all] significa instalar todas las dependencias opcionales de FastAPI, incluida la autenticación de datos, el flujo de contraseña de OAuth2, etc.
- Cree una aplicación FastAPI básica :
Cree un nuevo archivo de Python, diga main.py y agregue el siguiente contenido:
desde fastapi import FastAPI
app = FastAPI ()
@app . get ( "/" )
def read_root ():
return {
"Hola" : "Mundo" }
Esto creará una aplicación FastAPI simple con un extremo raíz que devuelve una respuesta JSON cuando accede a ella.
- Ejecute su aplicación FastAPI :
Ejecute su aplicación FastAPI con Uvicorn:
uvicornio principal:aplicación --recargar
Aquí main:app se refiere a la instancia de la aplicación en el archivo main.py. --reload hace que el servidor se reinicie automáticamente cuando modifica el código, lo cual es útil durante el desarrollo.
Una vez que el servidor se está ejecutando, puede ver su API visitando http://127.0.0.1:8000/ en su navegador .
- Amplíe su API :
Puede agregar fácilmente más puntos finales, integrar bases de datos, usar inyección de dependencia, etc. La documentación de FastAPI es muy detallada y proporciona una gran cantidad de ejemplos y tutoriales.
- Documentación :
FastAPI genera automáticamente la documentación de la API. Simplemente visite http://127.0.0.1:8000/docs y podrá ver una documentación API interactiva que enumera todos los puntos finales, parámetros de solicitud y formatos de respuesta disponibles.
En general, FastAPI proporciona una manera simple y eficiente de crear API RESTful de alto rendimiento. Fue diseñado teniendo en cuenta las necesidades del desarrollo web moderno, como la validación de datos, el soporte asíncrono y la seguridad de tipos.
que es despliegue
"Deployment" (Deployment) es un paso clave en el proceso de desarrollo de software, que se refiere a la migración de la aplicación o sistema desarrollado desde el entorno de desarrollo al entorno de producción, para que pueda ser accedido y utilizado por los usuarios finales u otros sistemas. . En términos simples, la implementación es poner su software en un lugar donde los usuarios puedan acceder a él.
La implementación generalmente involucra los siguientes aspectos:
- Selección de entorno :
Implementación local : ejecute la aplicación en una máquina local, generalmente para desarrollo y prueba.
Implementación del servidor : ejecutar la aplicación en un servidor dedicado o una máquina virtual, lo que la hace accesible para usuarios externos.
Implementación en la nube : ejecutar una aplicación utilizando los recursos proporcionados por un proveedor de servicios en la nube como AWS, Azure, Google Cloud, etc.
- Configuración :
Ajuste la configuración de la aplicación, como la conexión a la base de datos, la clave API, la configuración del nombre de dominio, etc., según el entorno de implementación.
- Migración de datos :
Si su aplicación utiliza una base de datos, es posible que deba migrar datos de un entorno a otro o realizar actualizaciones en el esquema de la base de datos.
- Escalabilidad :
Ajuste dinámicamente los recursos, como aumentar o disminuir las instancias del servidor, según el tráfico de la aplicación y los requisitos de rendimiento.
- Seguridad :
Asegúrese de que la aplicación sea segura en producción, como usar HTTPS, configurar firewalls, restringir el acceso a puertos innecesarios, etc.
- Monitoreo y registro :
Supervise el rendimiento y el estado de las aplicaciones en entornos de producción, recopilando y analizando registros para solucionar problemas.
- Actualizaciones y mantenimiento :
Con el tiempo, es posible que sea necesario implementar nuevas versiones de la aplicación, corregir errores o agregar nuevas funciones.
Para las aplicaciones FastAPI, la implementación generalmente implica elegir un servidor ASGI adecuado (como Uvicorn , Daphne o Hypercorn ), configurarlo para ejecutar su aplicación y colocarlo detrás de un proxy inverso (como Nginx o Apache). Luego puede optar por ejecutar su aplicación en un servidor local, un servidor privado virtual o un servicio en la nube, según sus necesidades y presupuesto.
Servidor ASGI y ubicación de implementación
Elegir un servidor ASGI adecuado y elegir una ubicación de implementación (como un servidor local o un servidor en la nube) son dos conceptos diferentes:
- Servidor ASGI :
ASGI (Interfaz de puerta de enlace de servidor asíncrono) es un estándar que define cómo ejecutar aplicaciones web de Python en un entorno asíncrono.
Cuando hablamos de elegir un servidor ASGI adecuado, nos referimos a elegir uno capaz de ejecutar su aplicación FastAPI, como Uvicorn, Daphne o Hypercorn. Estos son programas que se ejecutan en su entorno de implementación (ya sea en las instalaciones o en la nube).
- Lugar de implementación :
Puede optar por implementar su aplicación FastAPI en un servidor local . Esto significa que la aplicación se ejecuta en su máquina física, como su computadora personal o el servidor interno de una empresa.
También puede optar por implementar en servidores en la nube como AWS EC2, Google Cloud Compute Engine o Azure Virtual Machines. Estos proveedores de servicios en la nube le brindan recursos de servidores virtuales en los que puede ejecutar sus aplicaciones.
Independientemente de la ubicación de implementación que elija, necesitará un servidor ASGI para ejecutar su aplicación FastAPI.
En resumen, elegir un servidor ASGI es una decisión sobre cómo ejecutar su aplicación FastAPI y elegir una ubicación de implementación es una decisión sobre dónde ejecutarla. Ambas son decisiones separadas que se pueden elegir en función de sus necesidades y recursos.
Reponer
Uvicorn , Daphne o Hypercorn . Estos son programas que se ejecutan en su entorno de implementación (ya sea en las instalaciones o en la nube). ¿Cuál es el significado?
explicar:
Uvicorn, Daphne e Hypercorn son todos servidores ASGI. Un servidor ASGI es un servidor web especial capaz de ejecutar aplicaciones web Python que admiten la especificación ASGI, como FastAPI. Estos servidores pueden manejar solicitudes de forma asincrónica, lo que significa que pueden manejar varias solicitudes al mismo tiempo en lugar de una tras otra, lo que mejora el rendimiento.
Cuando digo "estos son programas que se ejecutan en su entorno de implementación (ya sea en las instalaciones o en la nube)", quiero decir:
- Implementación local : si ejecuta la aplicación FastAPI en su propia computadora o en el servidor interno de su empresa, Uvicorn, Daphne o Hypercorn también se ejecutarán en la misma máquina. Iniciaría estos servidores, y escucharían en algún puerto (digamos 8000), y esperarían y procesarían las solicitudes de los usuarios.
- Implementación en la nube : si elige ejecutar su aplicación FastAPI en un servicio en la nube como AWS, Google Cloud o Azure, Uvicorn, Daphne o Hypercorn también se ejecutarán en una máquina virtual o contenedor de este servicio en la nube. Estos servidores escuchan un puerto en el entorno de la nube, esperando y procesando las solicitudes de los usuarios.
Independientemente del método de implementación que elija, necesitará un servidor ASGI para ejecutar su aplicación FastAPI . Esto es lo que quiero decir con " programas que se ejecutan en su entorno de implementación " .
Enlace:
Implementación de FastAPI | Tutorial Geek (geek-docs.com)
Tutorial detallado de la implementación de FastAPI en un servidor en la nube - Zhihu (zhihu.com)