在FastAPI中，可以使用Python的协程库asyncio来实现异步编程。通过使用async和await关键字，可以定义异步函数，使得请求可以在等待耗时操作的同时处理其他请求。同时，可以使用多线程来增加并发处理能力。Python提供了threading模块来支持多线程编程。可以将每个请求的处理放在一个单独的线程中运行，从而实现并发处理。
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L（灰度图等），尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。批量生成图片 上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。
Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
当在Python中向文件中写入数据时，可以使用以下模式： 写入模式（w）：此模式用于创建一个新文件并将数据写入其中。如果文件已经存在，它将被覆盖。 追加模式（a）：此模式用于在文件的末尾添加数据而不覆盖现有数据。 读取模式（r）：此模式用于读取文件中的数据。
选择Python：原因与入门 Python的简洁性和易读性，使得数据分析变得简单易学。 丰富的数据科学库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，为数据处理和可视化提供强大支持。 Python基础与数据结构 列表（List）：动态且可变，灵活存储数据。 字符串（String）：不可变，处理文本数据的理想选择。
我们可以学习一下python，那作为小白的我们，该如何去学呢？ Python编程软件安装 不推荐使用Pycharm，对初学者不友好 基础入门教程推荐 首先看《Python编程：从入门到实战》这本书。
数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
《Python核心编程》书中内容总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。
个quiz，final project有两部分，简单分析一些数据，不难。没有coding任务，但是做quiz和分析数据的时候需要用到R programming 目前正在修03- Getting & Cleaning Data ·University of Michigan的Learn to Program and Analyze Data with Python，四门课+一个capstone。顾名思义，以Python为主干。
1、实践项目：选择一个简单的网站作为练习对象，尝试使用Python爬虫库进行数据采集。可以从获取网页内容、解析HTML、提取数据等方面进行实践。 深入学习：随着对Python爬虫的熟悉程度提高，可以学习更高级的爬虫技术，如动态网页爬取、反爬虫策略应对等。
2、掌握一些常用的反爬虫技巧 使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。了解分布式存储 分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具就可以了。
3、python爬虫入门介绍：首先是获取目标页面，这个对用python来说，很简单。运行结果和打开百度页面，查看源代码一样。这里针对python的语法有几点说明。
4、实践项目：最好的学习方法是通过实践项目来学习。你可以开始从简单的项目开始，例如抓取新闻网站的文章标题和链接，然后逐渐挑战更复杂的项目。阅读和理解其他人的代码：GitHub是一个很好的资源，你可以在那里找到许多开源的爬虫项目。通过阅读和理解这些项目的代码，你可以学习到许多实用的技巧和技术。
