摘要：
mypy是类型检查工具，在不真正运行程序的情况下检查类型的定义与实际可能传入的值是否匹配。同时也能检查泛型的使用是否准确。 但即便mypy提示错误时，很多时候程序依然能正常运行。 pydantic是真正的运行时检查，遇到不匹配时直接报错。它是通过class.__anotation__这个属性去检查类 阅读全文
posted @ 2026-07-07 08:21
RolandHe
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摘要：
泛型第一块:TypeVar TypeVar 是"类型占位符",用来表达"进去什么类型,出来就是什么类型"的关联。 from typing import TypeVar T = TypeVar("T") # 声明一个类型变量 T,代表"某种类型,具体是啥先不定" def first(items: li 阅读全文
posted @ 2026-07-03 18:19
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摘要：
""" 第六步:async with / 异步生成器 / 异步 yield 依赖 目标:把第四步(yield 依赖)升级成异步版。 async with = with + "进入/退出时可以 await" 异步 yield 依赖 = async def + yield:yield 前 await 准 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:49
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摘要：
""" 第五步:异步版框架 目标:理解 async/await —— 协程是"可暂停的函数",await 是暂停点, 暂停时把控制权交还事件循环,让别的任务先跑。 关键改动: handle / solve 变成 async 函数。 依赖函数可以是 async def:解析时若发现是协程函数,就 aw 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:47
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摘要：
""" 第四步:yield 与上下文管理器 目标:理解 yield 把函数劈成"准备 / 清理"两半,这正是 with 语句的机制。 这是通往 async with / 异步的地基。 对应 fastapi 里的:用 yield 写的依赖(yield 前是准备,yield 后是清理), 比如 db 连 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:44
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摘要：
""" 第三步:依赖注入(Depends) 目标:看穿 fastapi 最"黑魔法"的特性 —— 它本质只是"递归地解析函数签名"。 机制: Depends(f) 只是一个"标记对象",把它放在参数默认值的位置。 框架解析参数时: 普通参数 -> 从请求里取(第二步做过的) 默认值是 Depends 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:40
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""" 第二步:根据类型提示自动转换/校验参数 目标:搞懂「内省(introspection)」—— 程序在运行时读自己函数的 参数名和类型注解,据此自动处理参数。 对应 fastapi 里的:你写 def f(x: int),客户端传 "2",fastapi 自动给你 2(int)。 真实请求里参 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:39
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""" 第一步:路由注册 目标:搞懂「带参数的装饰器」。 本步不涉及 HTTP、异步、校验,只是纯 Python。 对应 fastapi 里的:@app.get("/path") """ class App: def __init__(self): # 路由表,本质就是一个字典: # key 是 ( 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:37
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摘要：
生成器有几个函数，平时也许用不到，但有些框架或其他包可能会用到。 异步生成器 同步生成器 作用 await agen.__anext__() next(gen) / gen.__next__() 推进 await agen.asend(x) gen.send(x) 推进并传值进去 await age 阅读全文
posted @ 2026-07-03 12:10
RolandHe
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实测总结： Provider 类 / 端点 捕获 (能看到) 多轮回传 signature ChatOpenAI (OpenAI 兼容) ❌ 直接丢 ❌ - ChatDeepSeek (deepseek OpenAI 兼容) ✅ ❌ - ChatQwen (qwen DashScope OpenAI 阅读全文
posted @ 2026-06-25 10:33
RolandHe
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