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性能调优:深入理解 FastAPI 并发请求处理

时间:2024-01-19 14:31:48浏览次数:36  
标签:__ task 请求 FastAPI 并发 调优 main asyncio

在当今的数字化世界中,网络用户对于高速响应和持续连接的诉求日益显著。这促使了基于 Python 构建的 FastAPI

性能调优:深入理解 FastAPI 并发请求处理_后端

一、开始使用 FastAPI

在开始之前,请先确认已经安装了 FastAPI。可以通过以下 pip 命令进行安装:


1pip install fastapi

建设一个基础的 FastAPI 应用来实例化并发请求处理非常直观。我们将以一个 main.py 文件为起点,将如下代码填充进去:


from fastapi import FastAPI

import asyncio

 

app = FastAPI()

 

@app.get("/")

async def root():

concurrent_tasks = []

 

async def execute_task(task_num):

# 描述并行任务的逻辑

await asyncio.sleep(1)

return f"Completed task {task_num}."

 

for task_num in range(5):

task = asyncio.create_task(execute_task(task_num))

concurrent_tasks.append(task)

 

responses = await asyncio.gather(*concurrent_tasks)

return responses

 

if __name__ == "__main__":

import uvicorn

uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

这段代码设定了一个 / 根路由,并在此处定义了一个异步函数 root()。函数会配置五个异步任务,并利用 asyncio.gather() 等待它们一并完成。每个任务执行时都会调用 execute_task 异步函数,并伪造一个耗时 1 秒的动作。任务全部执行完毕后,它们的返回结果会集中呈现。

二、运行你的 FastAPI 应用

要启动你的 FastAPI 应用,需要借助 uvicorn 这样的 ASGI 服务器实现。确保 uvicorn 已在系统上安装,可以通过下列 pip 命令完成安装:


1pip install uvicorn

在 IDE 中打开命令行界面,切换至含有 main.py 文件的文件夹。执行接下来的指令来启动服务:


1uvicorn main:app --reload

现在,访问 http://localhost:8000/ 将展示出并行处理请求的结果。

性能调优:深入理解 FastAPI 并发请求处理_FastAPI_02

三、调试 FastAPI 应用

对于使用 FastAPI 的开发者而言,接口的调试同样重要。这要求有一个强大的接口测试工具以确保一切按计划运作。

可以通过 Apifox 方便地调试 FastAPI。举例来说,要快速测试单个接口,你只需在 Apifox 中创建一个项目,并在 "调试模式" 里填入请求信息,便可迅速发送请求并得到反馈。

性能调优:深入理解 FastAPI 并发请求处理_后端_03

四、结语

文章重点介绍了利用 FastAPI 如何高效地执行并发请求。通过编写异步方法和使用 asyncio.gather(),同时运行多项任务成为可能,并能在完结后立即获取全部结果。这种处理并行请求的策略极大提升了 Web 应用的响应速度和实时处理能力。

在我们的案例中,我们用简单的代码模拟五个并行任务及它们的执行情况。根据实际应用需求,这些任务和它们的复杂度可以灵活调整。

总而言之,FastAPI 凭借其出色的特性和性能,使得并发请求变得更为灵活和高效,是构筑现代化、高速 Web 应用的理想选择。

五、知识扩展

了解更多 FastAPI 相关使用技巧:

标签:__,task,请求,FastAPI,并发,调优,main,asyncio
From: https://blog.51cto.com/u_15477422/9329651

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