利用FastAPI和OpenAI-Whisper打造高效的语音转录服务

最近好久没有写博客了,浅浅记录下如何将OpenAI-Whisper做成Web服务吧 介绍 在这篇指导性博客中,我们将探讨如何在Python中结合使用FastAPI和OpenAI-Whisper。OpenAI-Whisper是一个前沿的语音识别模型,而FastAPI是一个高性能的现代Web框架,专

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 疾病节点

目录疾病数据创建节点 根据检查结果、医生的临床经验得出疾病 疾病数据 disease_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 疾病 "干眼" "右膝髌上囊及关节腔少量积液" 创建节点 import logging import pandas as pd from utils.

Python FastAPI 获取 Neo4j 数据

### 前提条件 - 先往Neo4j 里,准备数据 参考:https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html#%E5%88%9B%E5%BB%BA%E4%BC%A0%E6%89%BF%E4%BA%BA - 搭建 FastAPI 项目:https://www

带你了解关于FastAPI快速开发Web API项目中的模板和Jinja

摘要:FastAPI 实际上是为构建 API 和微服务而设计的。它可用于构建使用 Jinja 提供 HTML 服务的 Web 应用程序。 本文分享自华为云社区《FastAPI 快速开发 Web API 项目: 模板和 Jinja 介绍》,作者:宇宙之一粟。 什么是 Jinja 模板是全栈 Web 开

Python Web:Django、Flask和FastAPI框架对比

Django、Flask和FastAPI是Python Web框架中的三个主要代表。这些框架都有着各自的优点和缺点,适合不同类型和规模的应用程序。 1. Django: Django是一个全功能的Web框架,它提供了很多内置的应用程序和工具,使得开发Web应用程序更加容易。Django采用了MTV(

Python 搭建 FastAPI 项目

一般网上的文章都是以脚本的方式写Demor的,没找到自己想要的那种项目结构型的示例(类似Java SpringBoot 创建 Model,通过 pom 进行关联配置的那种) 看了一些源码,再结合自己的想法,建了一个简单的示例, 用 Python 做接口服务的项目搭建,仅供参考 代码结构说明 VipQ

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建药品节点

目录前提条件创建节点 Demo准备数据创建药品标签节点 在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建节点 Neo4j 节点的标签可以理解为 Java 中的实体。 根据常规流程:首先有什么症状,做哪些对应的检查,根据检查诊断什么疾病,需要用什么药物治疗,服药期间要注意哪些饮食,需要做哪

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建症状节点

目录症状数据创建节点附学习 电子病历中,患者主诉对应的相关检查,得出的诊断以及最后的用药情况。症状一般可以从主诉中提取。 症状数据 symptom_data.csv CSV 中,没有直接一行一个症状,主要想后面将 症状 => 疾病 做关联,最后会在一个 Excel 中表达 所以每行实际对应一个症病,

创建一个基本的FastAPI应用程序

Python 搭建 FastAPI 项目 要生成FastAPI项目的代码,你可以使用FastAPI的脚手架工具来快速创建一个基本的FastAPI应用程序。 以下是创建一个新的FastAPI项目的步骤: 安装FastAPI和cookiecutter。你可以使用pip来安装它们: pip install

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 检查节点

目录检查数据创建节点 根据不同的症状,会建议做些相对应的检验、检查 检查数据 examine_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 检查 "膝关节核磁" "眼睛酸胀" "视力" "砂眼" "辨色力" "角膜" "眼底" 创建节点 参考 创建药品 节点。 import log

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 饮食节点

目录饮食数据创建节点 根据疾病、症状,判断出哪些饮食不能吃,哪些建议多吃 饮食数据 foods_data.csv 建议值用“”引起来。避免中间有,号造成误识别 饮食 "辣椒" "大蒜" "芥末" "海鲜" "胡萝卜" "核桃仁" "菠菜" "西红柿" "香蕉" 创建节点 重构代码,将 def exe

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 创建 节点关系

目录关系:症状-检查关系:疾病-症状代码重构 relationship_data.csv 症状,检查,疾病,药品,宜吃,忌吃 "上下楼梯疼,不能久站,感觉有点肿","膝关节核磁","右膝髌上囊及关节腔少量积液","扶他林","西红柿,香蕉","辣椒,大蒜" "眼睛胀痛,干涩,畏光,眼胀,眼痛,看东西

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 提供咨询接口服务

目录构建服务层接口路由层PostMan 调用 采用 Fast API 搭建服务接口: https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17684079.html Fast API 文档:https://fastapi.tiangolo.com/zh/ 构建服务层 qa_servi

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 问题咨询

目录查出节点拼接节点属性测试结果问答演示 通过节点关系,找出对应的节点,获取节点属性值,并拼接成想要的结果。 接上节生成的CQL # 输入 question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['s

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 生成 Cypher 语句

目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试,演示效果和思路,实际应用中,可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 构建问题分类器

目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析,和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化, 用于后面对问题的解析,下图为症状的字典,其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据,组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.

【Azure 应用服务】Python fastapi Function在Azure中遇见AttributeError异常(AttributeError: 'AsgiMiddleware' object has no attribute 'handle_async')

问题描述 参考文档“Using FastAPI Framework with Azure Functions”, 使用FastAPI 模块在Function中实现API请求。通过VS Code本地运行成功。 但是部署到Azure Function App后,遇见了如下错误: [2023-01-30T

SQLAlchemy - 模块文件以及增删改查(CURD操作)

创建 db.py db.py 文件是我们管理数据库连接和模型基类的地方。它让我们的代码更加模块化和可维护,实际生产中也是类似的,无论是在 FastAPI 或者 Flask 等框架中,当使用到 SqlAlchemy 时,的的确确需要一个单独 db.py,存储着引擎、会话以及模型基类。这个文件请务必建好

关于正在开发中的DjangoStarter v3版本

前言 最近做的这个项目大量使用了 python 及其相关的生态,因此自然而然选择了我的 DjangoStarter 作为后端框架 之前 v2 版本是用 RestFramework 做接口的,后面我试用了一次 django-ninja 之后就喜欢这种类似 FastApi 的写接口方式 正所谓天下苦 d

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