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本文探讨了在Python Shiny应用中，当响应式函数包含耗时操作时如何保持应用响应性。直接在UI线程中执行的循环会导致界面阻塞，无法即时响应其他用户输入。通过将耗时任务卸载到独立的线程中，并利用threading.Event机制进行线程间通信以实现即时中断，可以有效解决此问题，确保应用始终保持交…

本文探讨了在Python中构建数据库包装类时，如何高效地共享SQLModel数据库引擎，避免为同一数据库创建多个引擎实例。通过分析初始设计的问题，文章推荐使用依赖注入模式，将引擎的创建与DB包装类解耦，从而实现一个数据库URL对应一个引擎实例，优化资源管理，提高代码的可测试性和灵活性。 数据库引擎多…

本教程详细阐述了在FastAPI中如何高效地使用Pydantic模型作为API端点的请求体。FastAPI利用Pydantic的强大功能，自动进行请求数据的解析、验证和序列化。核心机制在于将传入JSON数据的键名与Pydantic模型中定义的字段名进行精确匹配。文章将通过具体的代码示例，演示Pyda…

本文探讨了如何通过Bash脚本结合pgrep和tmux来守护Python程序可能遇到的问题，并详细介绍了使用systemd作为更健壮、更专业的解决方案。文章将指导读者创建systemd服务单元文件，配置自动重启策略，确保Python应用在系统启动时自动运行，并在意外终止后自动恢复，从而实现高效稳定的…

使用requests库发送HTTP请求是Python中最直接推荐的方式，它简化了GET和POST请求的实现。首先通过pip install requests安装库。发送GET请求时，调用requests.get(url)获取数据，参数可通过params传递；发送POST请求时，使用requests.…

本教程详细阐述了如何在Linux Crontab环境中可靠地执行Shell脚本，特别是在需要进行进程检查和使用tmux进行后台持久化运行的场景。文章重点解决了Crontab最小化环境导致的问题，通过pgrep的退出状态码进行精确进程检测，并示范了如何正确配置tmux命令以激活Python环境并启动脚…

本文介绍如何在不依赖PyTorch的环境中部署和运行PyTorch训练的模型。针对软件依赖限制，核心方案是利用PyTorch的ONNX导出功能，将模型转换为通用ONNX格式。这使得模型能在轻量级运行时（如ONNX Runtime）中高效执行推理，从而避免在部署环境中安装庞大的PyTorch库，实现模…

在FastAPI中，当使用Depends进行依赖注入时，如果错误地调用了作为依赖的函数（例如，将get_db()而非get_db传递给Depends），会导致TypeError: is not a callable object。本文将深入解析此错误的原因，并提供正确的用法，确保您的FastAPI应…

本文将指导如何在不包含PyTorch运行时的环境中部署PyTorch训练的模型。针对对依赖有严格限制的软件项目，我们提供了一种有效的解决方案：将PyTorch模型导出为ONNX格式。通过ONNX，开发者可以在不安装PyTorch的情况下，利用多种推理引擎高效地执行模型推理，从而实现模型部署的轻量化与…

本文旨在解决PyTorch模型在不包含PyTorch依赖的生产环境中部署的挑战。通过将训练好的PyTorch模型导出为开放神经网络交换（ONNX）格式，开发者可以在各种支持ONNX的运行时（如ONNX Runtime）中进行高效推理，从而摆脱对PyTorch框架的直接依赖，实现模型的轻量级、跨平台部…