C++ と Python に関する質問のコレクション:
次の内容にはAPIの作成が含まれます
C++ 言語の QT を使用してソフトウェア インターフェイスを作成し、Python 言語を使用して人工知能に関連するものを作成するとします。たとえば、いくつかのモデルですが、QT で書かれたソフトウェアで Python で書かれたモデルを呼び出したいのですが、C 言語と Python 言語の間に非互換性が生じますか? 互換性がある場合はどうすればよいですか?互換性がない場合はどう変更すればよいですか?
まず第一に、QT は通常 C++ で書かれており、問題は Python コードを QT (C++) アプリケーション、特に人工知能関連モデルに統合する方法に関するものです。
- 互換性の問題:
C++ と Python の間に直接的な互換性の問題はありません。実際、多くのツールやライブラリは 2 つの言語間の相互運用性を可能にします。
- 統合方法:
Python C API の使用: Python は、C および C++ コードから Python コードを直接呼び出すことができる C API を提供します。この API を使用して、QT アプリケーションに Python インタープリターを埋め込み、Python スクリプトまたはモジュールを呼び出すことができます。
Boost.Python の使用: Boost.Python は、C++ と Python 間の相互運用性を簡素化する C++ ライブラリです。これを使用すると、C++ で Python コードを簡単に呼び出すことができ、またその逆も可能です。
PyQt または PySide の使用:メイン アプリケーション ロジックが Python で記述されている場合は、PyQt または PySide を使用して Python で QT アプリケーションを直接作成することを検討できます。こうすることで、C++ に Python を埋め込まずに AI モデルを直接呼び出すことができます。
- 注:
パフォーマンス: C++ アプリケーションに Python を埋め込むと、追加のパフォーマンス オーバーヘッドが発生する可能性があります。アプリケーションのパフォーマンスがニーズを満たしていることを確認してください。
Python環境: アプリケーションが正しい Python 環境と必要なすべての依存関係にアクセスできることを確認してください。
スレッド セーフ: QT アプリケーションがマルチスレッドの場合は、Python GIL (グローバル インタープリター ロック) を適切に管理するようにしてください。
- 直接統合されていない場合:
API の使用:たとえば、Flask または FastAPI を使用して REST API を作成するなど、Python AI モデルをスタンドアロン サービスとして実行できます。これにより、QT アプリケーションは HTTP リクエストを介してこのサービスと通信できるようになります。
結論として、Python コードを QT (C++) アプリケーションに統合することは完全に可能であり、アプリケーションとニーズに最適な方法を選択するだけです。
API 命令を使用する際の 4 番目のポイントについて:
API を使用する方法は、Python AI モデルを QT アプリケーションから切り離し、2 つの別個のサービスとして実行することです。このアプローチの利点は、柔軟性が高く、より簡単に拡張および保守できることですが、QT アプリケーションはネットワーク リクエストを通じて Python サービスと通信する必要があるため、多少の遅延が発生する可能性があります。
このメソッドを実装する手順は次のとおりです。
- Python REST API を作成します。
フレームワークを選択する: Flask、FastAPI、Django REST Framework など、REST API の作成に役立つ Python フレームワークが多数あります。FastAPI は、標準の Python 型ヒントに基づいて API を構築するための最新の高速 (高性能) Web フレームワークです。
エンドポイントの定義: AI モデルの 1 つ以上のエンドポイントを定義します。たとえば、入力データを取得してモデルの予測を返す /predict エンドポイントを作成できます。
リクエストの処理: QT アプリケーションがリクエストを送信するとき、API は入力データを受信し、それを AI モデルに渡し、結果を QT アプリケーションに返す必要があります。
エラー処理: API が不正な入力データやモデルの問題などのエラーを適切に処理できることを確認します。
- QTアプリケーションで API を呼び出します。
リクエストの送信: Qt のネットワーク モジュール (QNetworkAccessManager など) を使用して、HTTP リクエストを Python API に送信できます。
応答の処理: API が結果を返すと、QT アプリケーションは応答を解析し、結果をユーザーに表示する必要があります。
エラー処理: QT アプリケーションが API から返されたエラーや例外を処理できることを確認してください。
- 導入：
ローカル デプロイメント: QT アプリケーションと Python API の両方が同じマシン上で実行されている場合は、ローカルホスト (例: http://localhost:5000 ) で API を実行できます。
リモート デプロイメント: Python API をリモート サーバーまたはクラウド サービスにデプロイする場合は、QT アプリケーションがそのサーバーにアクセスできることを確認し、HTTPS による通信のセキュリティを考慮する必要があります。
コンテナ化: Docker またはその他のコンテナ テクノロジを使用して Python API をデプロイすることを検討してください。これにより、デプロイ プロセスが簡素化され、一貫した環境が確保されます。
- セキュリティ:
認証: API がパブリックである場合は、API を保護するために基本認証やトークン認証などの認証メカニズムを追加することを検討してください。
データ保護: API で HTTPS 暗号化通信が使用されていることを確認し、機密データの暗号化を検討してください。
全体として、Python AI モデルをスタンドアロン REST API として実行することは非常に強力で柔軟なアプローチであり、複数のクライアントやアプリケーションと簡単に通信できるようになります。
FastAPIの使い方
FastAPI は、RESTful APIを作成するための非常に人気のあるPythonフレームワークです。FastAPIの使用を開始するには、次の手順に従う必要があります。
- FastAPIとUvicornをインストールします。
FastAPI 自体はフレームワークであり、Uvicorn は FastAPI アプリケーションを実行するための ASGI サーバーです。
pip を使用してインストールできます。
pip install fastapi[all] uvicorn
ここで[すべて]は、データ認証、OAuth2 パスワード フローなどを含む、FastAPI のすべてのオプションの依存関係をインストールすることを意味します。
- 基本的なFastAPIアプリケーションを作成します。
新しい Python ファイル ( main.pyなど) を作成し、次の内容を追加します。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI ()
@app 。get ( "/" )
def read_root ():
return {
"Hello" : "World" }
これにより、アクセス時に JSON 応答を返すルート エンドポイントを持つ単純な FastAPI アプリケーションが作成されます。
- FastAPIアプリケーションを実行します。
Uvicorn を使用して FastAPI アプリケーションを実行します。
uvicorn main:app --reload
ここで、 main:app は、 main.pyファイル内のアプリインスタンスを指します 。--reload を使用すると、コードを変更するときにサーバーが自動的に再起動されます。これは開発中に役立ちます。
サーバーが実行されたら、ブラウザでhttp://127.0.0.1:8000/にアクセスしてAPI を表示できます。
- APIを拡張します。
エンドポイントの追加、データベースの統合、依存関係注入の使用などを簡単に行うことができます。FastAPI のドキュメントは非常に詳細であり、多数の例とチュートリアルが提供されています。
- ドキュメント:
FastAPI は API ドキュメントを自動的に生成します。http://127.0.0.1:8000/docsにアクセスすると、利用可能なすべてのエンドポイント、リクエスト パラメータ、応答形式をリストした対話型 API ドキュメントを参照できます。
全体として、FastAPI は、高パフォーマンスの RESTful API を作成するためのシンプルかつ効率的な方法を提供します。データ検証、非同期サポート、タイプ セーフティなど、最新の Web 開発のニーズを念頭に置いて設計されました。
デプロイメントとは何ですか
「展開」 (展開) はソフトウェア開発プロセスの重要なステップであり、エンド ユーザーや他のシステムがアクセスして使用できるように、開発されたアプリケーションまたはシステムを開発環境から運用環境に移行することを指します。 。簡単に言えば、展開とは、ユーザーがアクセスできる場所にソフトウェアを配置することです。
通常、展開には次の側面が含まれます。
- 環境の選択:
ローカル展開: 通常は開発とテストのために、アプリケーションをローカル マシン上で実行します。
サーバー展開: 専用サーバーまたは仮想マシン上でアプリケーションを実行し、外部ユーザーがアクセスできるようにします。
クラウド デプロイメント: AWS、Azure、Google Cloud などのクラウド サービス プロバイダーによって提供されるリソースを使用してアプリケーションを実行します。
- 構成:
導入環境に応じて、データベース接続、APIキー、ドメイン名の設定など、アプリケーションの構成を調整します。
- データ移行:
アプリケーションでデータベースを使用する場合、ある環境から別の環境にデータを移行したり、データベース スキーマの更新を実行したりすることが必要になる場合があります。
- スケーラビリティ:
アプリケーションのトラフィックやパフォーマンス要件に基づいて、サーバー インスタンスの増減など、リソースを動的に調整します。
- セキュリティ:
HTTPS の使用、ファイアウォールの構成、不要なポート アクセスの制限など、運用環境でアプリケーションが安全であることを確認してください。
- モニタリングとロギング:
本番環境でアプリケーションのパフォーマンスと正常性を監視し、トラブルシューティングのためにログを収集および分析します。
- アップデートとメンテナンス:
時間の経過とともに、アプリケーションの新しいバージョンの展開、バグの修正、または新機能の追加が必要になる場合があります。
FastAPI アプリケーションの場合、デプロイメントには通常、適切なASGIサーバー ( Uvicorn 、Daphne 、またはHypercornなど) の選択、アプリケーションを実行するように構成し、リバース プロキシ (Nginx や Apache など) の背後に配置することが含まれます。その後、ニーズと予算に応じて、ローカル サーバー、仮想プライベート サーバー、またはクラウド サービスでアプリケーションを実行することを選択できます。
ASGI サーバーと展開場所
適切なASGIサーバーの選択と展開場所 (ローカル サーバーやクラウド サーバーなど) の選択は、次の 2 つの異なる概念です。
- ASGIサーバー:
ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) は、非同期環境で Python Web アプリケーションを実行する方法を定義する標準です。
適切な ASGI サーバーの選択とは、Uvicorn、Daphne、Hypercorn など、FastAPI アプリケーションを実行できるサーバーを選択することを意味します。これらは、展開環境 (オンプレミスまたはクラウド) で実行されるプログラムです。
- 導入場所:
FastAPI アプリケーションをローカル サーバーにデプロイすることを選択できます。これは、アプリケーションがパーソナル コンピュータや会社の内部サーバーなどの物理マシン上で実行されることを意味します。
AWS EC2、Google Cloud Compute Engine、Azure Virtual Machines などのクラウド サーバーにデプロイすることも選択できます。これらのクラウド サービス プロバイダーは、アプリケーションを実行できる仮想サーバー リソースを提供します。
どの展開場所を選択する場合でも、FastAPI アプリケーションを実行するには ASGI サーバーが必要です。
要約すると、ASGI サーバーの選択は FastAPI アプリケーションの実行方法に関する決定であり、デプロイメントの場所の選択はそれを実行する場所に関する決定です。どちらも、ニーズとリソースに基づいて選択できる個別の決定です。
補充する
ユビコーン、ダフネ、またはハイパーコーン。これらは、展開環境 (オンプレミスまたはクラウド) で実行されるプログラムです。どのような意味です？
説明する：
Uvicorn、Daphne、Hypercorn はすべて ASGI サーバーです。ASGI サーバーは、FastAPI などの ASGI 仕様をサポートする Python Web アプリケーションを実行できる特別な Web サーバーです。これらのサーバーはリクエストを非同期に処理できます。つまり、複数のリクエストを順番に処理するのではなく、同時に処理できるため、パフォーマンスが向上します。
「これらは展開環境 (オンプレミスかクラウドか) で実行されるプログラムです」と言うとき、私は次のことを意味します。
- ローカル展開: FastAPI アプリケーションを自分のコンピュータまたは会社の内部サーバーで実行する場合、Uvicorn、Daphne、または Hypercorn も同じマシン上で実行されます。これらのサーバーを起動すると、サーバーは何らかのポート (たとえば 8000) で待機し、ユーザーからのリクエストを待って処理します。
- クラウド展開: FastAPI アプリケーションを AWS、Google Cloud、Azure などのクラウド サービスで実行することを選択した場合、Uvicorn、Daphne、または Hypercorn もこのクラウド サービスの仮想マシンまたはコンテナ上で実行されます。これらのサーバーはクラウド環境のポートをリッスンし、ユーザーからのリクエストを待って処理します。
どの展開方法を選択する場合でも、 FastAPIアプリケーションを実行するにはASGIサーバーが必要です。これが、 「展開環境で実行されるプログラム」という意味です。