Fundamentos da criação de um aplicativo FIRM Stack em 5 minutos
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00:00:03Introdução ao Stack do Faz
00:00:33Visão geral do React e FastAPI
00:01:07MongoDB eBeanie ODM
00:01:49Definição e uso de endpoints
00:02:25Vector Atlas Search no MongoDB
00:03:02Demonstração interativa e conclusão
O tema principal do vídeo é demonstrar como construir um aplicativo da web utilizando a pilhaFARM, com foco na integração de React, FastAPI e MongoDB, e mostrar os recursos do vetor Atlas Search dentro de um banco de MongoDB database.
} Pontos-chave
- A pilha do FARM consiste em React (frontend), FastAPI (camada API) e MongoDB (backend).
- O FastAPI é um framework da web com suporte assíncrono, criado no Starlet para velocidade e escalabilidade.
- Beanie, um ODM construído no Pydatatic, integra-se bem ao FastAPI e ao MongoDB.
- O vídeo demonstra a criação de endpoints para dados de ovelhas, incluindo um endpoint pós-para adicionar novas ovelhas.
- O recurso de autodocumentação do FastAPI gera uma interface web para interagir com os endpoints definidos.
- Os recursos do Vector Atlas Search no MongoDB permitem pesquisas de dados semântica, incluindo imagens e texto.
- A demo inclui um componente de cãmera no React para tirar fotos e usar o serviço Amazon Web Services BI para pesquisas vetoriais.
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Transcrição completa do vídeo
API the middle e mongod DB no backend você provavelmente já deve ter escutado React sobre é uma estrutura muito popular para a criação de um JavaScript aplicativo de frontend web avançado, mas geralmente é necessária uma API no backend para oferecer dados e funcionalidades, e é aqui que a rápida API vem com rápida API é uma estrutura web projetada para construir apis ele tem suporte assíncrono iio e é construído no Starlet, então é rápido e escalável como o MongoDB o banco de dados de documentos mais popular do mundo temos uma granja, então temos que colocar algumas ovelhas nela é um ótimo exemplo do nosso beanie de código é um odm que é um mapeador de documentos de objetos e fornece uma interface de nível mais alto sobre os documentos que já estão dentro do nosso beanie de banco de dados é construído no Pantic que se integra muito bem com API aqui definimos uma ovelha e algumas qualidades que as ovelhas têm, como uma idade de nome e alguns Hobbies aqui, estamos definindo nosso ponto de extremidade de ovelhas para procurar uma ovelha por nome aviso que, como a Ovelha é um objeto de pânico, podemos devolvê-la diretamente e ele será serializado automaticamente para JSON para o que vale a pena, o beanie também validará os dados que retornam do banco de dados para garantir que eles correspondam à nossa definição de objeto, então aqui está um endpoint de postagem equivalente para criar uma nova ovelha ou um Corvino para colocar em nossa granja API a rápida é autodocumentada e gera esta bonita página da web podemos realmente navegar pelos endpoints que definimos e testá-los você mesmo obviamente esses dois endpoints são muito, muito simples, mas não é necessário muito mais código para armazenar vetor A Pesquisa do Atlas é uma forma de Pesquisa do Atlas semanticamente, isso significa pesquisar com base no significado e não nas palavras exatas, isso abre seus recursos de Pesquisa do Atlas em uma tonidade, pois permite que você vetorize seus dados e a Pesquisa do Atlas matematicamente em seus vetores a parte legal sobre Vector Atlas Search é que ele permite Atlas Search todos os tipos de dados, incluindo imagens, áudio e vídeo e o significado de um texto com um componente de réplica em reações que não são mostradas, podemos tirar uma fotos, enviá-la para rápida e então, usando esse código na tela,API podemos usar o serviço Ler mais para gerar um vetor em Amazon Web Services verificação e usá-lo para procurar a ovelha correspondente mais próxima em nosso banco de dados o que isso nos dá é ovelhas Atlas Search então confira nosso realmente muito fun demonstrativa em http://www. db--mongod match.com onde, talvez, as ovelhas não estarão envolvidas, mas seus próprios nomes nos verificarão para ver o que isso significa
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