Collection de questions C++ et python :
Le contenu suivant implique la création d' API
Si j'utilise QT en langage C++ pour écrire l'interface logicielle, puis j'utilise le langage python pour écrire des choses liées à l'intelligence artificielle. Par exemple, certains modèles, alors maintenant je veux appeler le modèle écrit en python dans le logiciel écrit par QT, cela entraînera-t-il une incompatibilité entre le langage C et le langage python ? S'il est compatible, que dois-je faire, sinon, comment puis-je le modifier ?
Tout d'abord, QT est généralement écrit en C++, et la question est de savoir comment intégrer le code Python dans l'application QT (C++), en particulier les modèles liés à l'intelligence artificielle.
- Problèmes de compatibilité :
Il n'y a pas de problèmes de compatibilité directe entre C++ et Python. En effet, de nombreux outils et librairies permettent l'interopérabilité entre les deux langages.
- Comment intégrer :
Utilisation de l'API Python C : Python fournit une API C qui permet au code C et C++ d'appeler directement le code Python. Vous pouvez utiliser cette API pour intégrer un interpréteur Python dans votre application QT, puis appeler des scripts ou des modules Python.
Utilisation de Boost.Python : Boost.Python est une bibliothèque C++ qui simplifie l'interopérabilité entre C++ et Python. En l'utilisant, vous pouvez facilement appeler du code Python en C++ et vice versa.
Utiliser PyQt ou PySide : Si votre logique d'application principale est écrite en Python, vous pouvez envisager d'utiliser PyQt ou PySide pour créer des applications QT directement en Python. De cette façon, vous pouvez appeler directement votre modèle d'IA sans intégrer Python dans C++.
- Remarque :
Performances : l'intégration de Python dans une application C++ peut introduire une surcharge de performances supplémentaire. Assurez-vous que les performances de votre application répondent à vos besoins.
Environnement Python : assurez-vous que votre application a accès à l'environnement Python correct et à toutes les dépendances nécessaires.
Thread Safety : Si votre application QT est multi-thread, assurez-vous de bien gérer le Python GIL (Global Interpreter Lock).
- Si non directement intégré :
Utilisation d'une API : Vous pouvez exécuter votre modèle Python AI en tant que service autonome, par exemple en utilisant Flask ou FastAPI pour créer une API REST. Votre application QT peut alors communiquer avec ce service via des requêtes HTTP.
En conclusion, il est parfaitement possible d'intégrer du code Python dans une application QT (C++), il suffit de choisir la méthode qui convient le mieux à votre application et à vos besoins.
À propos du quatrième point d'utilisation des instructions API :
La façon d'utiliser l'API consiste à découpler votre modèle Python AI de votre application QT, en les faisant fonctionner comme deux services distincts. L'avantage de cette approche est qu'elle offre plus de flexibilité et peut être étendue et maintenue plus facilement, mais elle peut ajouter une certaine latence, car votre application QT doit communiquer avec le service Python via des requêtes réseau.
Voici les étapes à suivre pour mettre en œuvre cette méthode :
- Créez une API REST Python :
Choisissez un framework : Il existe de nombreux frameworks Python qui peuvent vous aider à créer des API REST, tels que Flask, FastAPI et Django REST Framework. FastAPI est un framework Web moderne et rapide (haute performance) pour la création d'API basées sur des conseils de type Python standard.
Définir des points de terminaison : Définissez un ou plusieurs points de terminaison pour votre modèle d'IA. Par exemple, vous pouvez avoir un point de terminaison /predict qui prend des données d'entrée et renvoie les prédictions du modèle.
Traitement de la requête : lorsque l'application QT envoie une requête, votre API doit recevoir des données d'entrée, les transmettre à votre modèle d'IA et renvoyer le résultat à l'application QT.
Gestion des erreurs : assurez-vous que votre API peut gérer correctement les erreurs, telles que des données d'entrée mal formées ou des problèmes avec votre modèle.
- Appelez l'API dans l'application QT :
Envoi de requêtes : vous pouvez utiliser les modules réseau de Qt (tels que QNetworkAccessManager) pour envoyer des requêtes HTTP à votre API Python.
Gestion de la réponse : Lorsque votre API renvoie un résultat, votre application QT doit analyser la réponse et afficher le résultat à l'utilisateur.
Gestion des erreurs : Assurez-vous que votre application QT peut gérer toutes les erreurs ou exceptions renvoyées par l'API.
- déploiement :
Déploiement local : Si votre application QT et votre API Python s'exécutent toutes les deux sur la même machine, vous pouvez exécuter votre API sur localhost (par exemple http://localhost:5000 ).
Déploiement à distance : Si vous souhaitez déployer votre API Python sur un serveur distant ou un service cloud, vous devez vous assurer que votre application QT peut accéder à ce serveur et envisager de sécuriser votre communication avec HTTPS.
Conteneurisation : envisagez d'utiliser Docker ou d'autres technologies de conteneur pour déployer votre API Python, ce qui peut simplifier le processus de déploiement et garantir un environnement cohérent.
- Sécurité :
Authentification : Si votre API est publique, envisagez d'ajouter un mécanisme d'authentification tel que l'authentification de base ou l'authentification par jeton pour sécuriser votre API.
Protection des données : assurez-vous que votre API utilise une communication chiffrée HTTPS et envisagez de chiffrer les données sensibles.
Dans l'ensemble, l'exécution de votre modèle Python AI en tant qu'API REST autonome est une approche très puissante et flexible, vous permettant de communiquer facilement avec plusieurs clients et applications.
Comment utiliser FastAPI
FastAPI est un framework Python très populaire pour la création d'API RESTful . Pour commencer à utiliser FastAPI , vous devez suivre ces étapes :
- Installez FastAPI et Uvicorn :
FastAPI lui-même est un framework et Uvicorn est un serveur ASGI pour exécuter des applications FastAPI.
Vous pouvez les installer avec pip :
pip installer fastapi [tous] uvicorn
Ici [all] signifie installer toutes les dépendances facultatives de FastAPI, y compris l'authentification des données, le flux de mot de passe OAuth2, etc.
- Créez une application FastAPI de base :
Créez un nouveau fichier Python, dites main.py , et ajoutez le contenu suivant :
depuis fastapi import FastAPI
app = FastAPI ()
@app . get ( "/" )
def read_root ():
return {
"Bonjour" : "Monde" }
Cela créera une application FastAPI simple avec un point de terminaison racine qui renvoie une réponse JSON lorsque vous y accédez.
- Exécutez votre application FastAPI :
Exécutez votre application FastAPI avec Uvicorn :
uvicorn main:app --reload
Ici , main:app fait référence à l'instance de l'application dans le fichier main.py . --reload provoque le redémarrage automatique du serveur lorsque vous modifiez le code, ce qui est utile lors du développement.
Une fois le serveur en cours d'exécution, vous pouvez afficher votre API en visitant http://127.0.0.1:8000/ dans votre navigateur .
- Étendez votre API :
Vous pouvez facilement ajouter plus de points de terminaison, intégrer des bases de données, utiliser l'injection de dépendances, etc. La documentation de FastAPI est très détaillée, fournissant un grand nombre d'exemples et de tutoriels.
- Documents :
FastAPI génère automatiquement la documentation de l'API. Visitez simplement http://127.0.0.1:8000/docs et vous pourrez voir une documentation interactive de l'API répertoriant tous les points de terminaison disponibles, les paramètres de demande et les formats de réponse.
Dans l'ensemble, FastAPI fournit un moyen simple et efficace de créer des API RESTful hautes performances. Il a été conçu en gardant à l'esprit les besoins du développement Web moderne, tels que la validation des données, la prise en charge asynchrone et la sécurité des types.
qu'est-ce que le déploiement
Le "déploiement" (déploiement) est une étape clé du processus de développement logiciel, qui fait référence à la migration de l'application ou du système développé de l'environnement de développement vers l'environnement de production, afin qu'il puisse être consulté et utilisé par les utilisateurs finaux ou d'autres systèmes. . En termes simples, le déploiement consiste à placer votre logiciel dans un endroit où les utilisateurs peuvent y accéder.
Le déploiement implique généralement les aspects suivants :
- Sélection d'environnement :
Déploiement local : exécutez l'application sur une machine locale, généralement pour le développement et les tests.
Déploiement du serveur : Exécution de l'application sur un serveur dédié ou une machine virtuelle, la rendant accessible aux utilisateurs externes.
Déploiement cloud : Exécution d'une application à l'aide de ressources fournies par un fournisseur de services cloud tel qu'AWS, Azure, Google Cloud, etc.
- Paramétrage :
Ajustez la configuration de l'application, telle que la connexion à la base de données, la clé API, les paramètres de nom de domaine, etc., en fonction de l'environnement de déploiement.
- Migration de données :
Si votre application utilise une base de données, vous devrez peut-être migrer des données d'un environnement à un autre ou effectuer des mises à jour du schéma de la base de données.
- Évolutivité :
Ajustez dynamiquement les ressources, telles que l'augmentation ou la diminution des instances de serveur, en fonction du trafic des applications et des exigences de performances.
- Sécurité :
Assurez-vous que l'application est sécurisée en production, par exemple en utilisant HTTPS, en configurant des pare-feu, en limitant l'accès aux ports inutiles, etc.
- Surveillance et journalisation :
Surveillez les performances et la santé des applications dans les environnements de production, en collectant et en analysant les journaux pour le dépannage.
- Mises à jour et maintenance :
Au fil du temps, de nouvelles versions de l'application devront peut-être être déployées, des bogues corrigés ou de nouvelles fonctionnalités ajoutées.
Pour les applications FastAPI, le déploiement implique généralement de choisir un serveur ASGI approprié (tel que Uvicorn , Daphne ou Hypercorn ), de le configurer pour exécuter votre application et de le placer derrière un proxy inverse (tel que Nginx ou Apache). Vous pouvez ensuite choisir d'exécuter votre application sur un serveur local, un serveur privé virtuel ou un service cloud, en fonction de vos besoins et de votre budget.
Serveur ASGI et emplacement de déploiement
Le choix d'un serveur ASGI approprié et le choix d'un emplacement de déploiement (tel qu'un serveur local ou un serveur cloud) sont deux concepts différents :
- Serveur ASGI :
ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) est une norme qui définit comment exécuter des applications Web Python dans un environnement asynchrone.
Lorsque nous parlons de choisir un serveur ASGI approprié, nous entendons en choisir un capable d'exécuter votre application FastAPI, comme Uvicorn, Daphne ou Hypercorn. Ce sont des programmes qui s'exécutent sur votre environnement de déploiement (que ce soit sur site ou dans le cloud).
- Lieu de déploiement :
Vous pouvez choisir de déployer votre application FastAPI sur un serveur local . Cela signifie que l'application s'exécute sur votre machine physique, telle que votre ordinateur personnel ou le serveur interne d'une entreprise.
Vous pouvez également choisir de déployer sur des serveurs cloud tels qu'AWS EC2, Google Cloud Compute Engine ou Azure Virtual Machines. Ces fournisseurs de services cloud vous fournissent des ressources de serveur virtuel sur lesquelles vous pouvez exécuter vos applications.
Quel que soit l'emplacement de déploiement que vous choisissez, vous aurez besoin d'un serveur ASGI pour exécuter votre application FastAPI.
En résumé, le choix d'un serveur ASGI est une décision sur la façon d'exécuter votre application FastAPI, et le choix d'un emplacement de déploiement est une décision sur l'endroit où l'exécuter. Les deux sont des décisions distinctes qui peuvent être choisies en fonction de vos besoins et de vos ressources.
Remplir
Uvicorn , Daphne ou Hypercorn . Ce sont des programmes qui s'exécutent sur votre environnement de déploiement (que ce soit sur site ou dans le cloud). Quel est le sens?
expliquer:
Uvicorn, Daphne et Hypercorn sont tous des serveurs ASGI. Un serveur ASGI est un serveur Web spécial capable d'exécuter des applications Web Python prenant en charge la spécification ASGI, telles que FastAPI. Ces serveurs peuvent gérer les requêtes de manière asynchrone, ce qui signifie qu'ils peuvent gérer plusieurs requêtes en même temps au lieu de les traiter les unes après les autres, ce qui améliore les performances.
Quand je dis "ce sont des programmes qui s'exécutent sur votre environnement de déploiement (que ce soit sur site ou dans le cloud)", je veux dire :
- Déploiement local : Si vous exécutez l'application FastAPI sur votre propre ordinateur ou sur le serveur interne de votre entreprise, alors Uvicorn, Daphne ou Hypercorn fonctionneront également sur la même machine. Vous démarreriez ces serveurs, et ils écouteraient sur un port (disons 8000), et attendraient et traiteraient les demandes des utilisateurs.
- Déploiement cloud : Si vous choisissez d'exécuter votre application FastAPI sur un service cloud tel qu'AWS, Google Cloud ou Azure, alors Uvicorn, Daphne ou Hypercorn fonctionnera également sur une machine virtuelle ou un conteneur de ce service cloud. Ces serveurs écoutent un port dans l'environnement cloud, attendant et traitant les demandes des utilisateurs.
Quelle que soit la méthode de déploiement que vous choisissez, vous aurez besoin d'un serveur ASGI pour exécuter votre application FastAPI . C'est ce que j'entends par « programmes qui s'exécutent sur votre environnement de déploiement » .
Lien:
Déploiement FastAPI | Tutoriel Geek (geek-docs.com)
Tutoriel détaillé du déploiement FastAPI sur serveur cloud - Zhihu (zhihu.com)