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Ist HTTPX eine sicherere Alternative zu ThreadPoolExecutor in FastAPI-Endpunkten?

Linda Hamilton
Linda HamiltonOriginal
2024-11-15 10:43:03376Durchsuche

Is HTTPX a Safer Alternative to ThreadPoolExecutor in FastAPI Endpoints?

Bedenken hinsichtlich der gleichzeitigen Verwendung von ThreadPoolExecutor in FastAPI-Endpunkten

Problem:

Concurrent.futures. ThreadPoolExecutor wird für die Parallelverarbeitung verwendet, es bestehen jedoch Bedenken hinsichtlich seiner möglichen Auswirkungen auf eine FastAPI Endpunkt. Insbesondere wenn mehrere API-Aufrufe die Erstellung zu vieler Threads auslösen, kann dies zu Ressourcenerschöpfung und Abstürzen führen.

Lösung:

Anstatt sich auf ThreadPoolExecutor zu verlassen, kann der Die HTTPX-Bibliothek stellt mit ihrer asynchronen API eine sicherere Alternative dar. Mit HTTPX können Sie einen Client erstellen und ihn für mehrere Anfragen wiederverwenden. Um asynchrone Vorgänge auszuführen, wird ein AsyncClient empfohlen.

HTTPX-Konfiguration:

HTTPX ermöglicht die Anpassung von Verbindungspoolgrößen und Timeout-Einstellungen. Zum Beispiel:

limits = httpx.Limits(max_keepalive_connections=5, max_connections=10)
async with httpx.AsyncClient(limits=limits) as client:
    ...

Passen Sie die Grenzwerte und Timeout-Werte an Ihre spezifischen Anforderungen an.

Asynchrone Anforderungsausführung:

Um mehrere asynchron zu machen Anfragen können Sie asyncio.gather() verwenden. Es wartet auf den Abschluss jeder Anfrage und gibt eine Liste der Ergebnisse in der gleichen Reihenfolge wie die bereitgestellten Aufgaben zurück.

Lebenszyklusmanagement:

Zur Behandlung von Lebenszyklusereignissen im Bei FastAPI-Anwendungen sollten Sie die Verwendung der Lebensdauerabhängigkeit in Betracht ziehen. Dadurch können Sie Ressourcen wie den HTTPX-Client initialisieren und bereinigen, wenn die Anwendung gestartet und heruntergefahren wird.

Streaming-Antworten:

Wenn Sie dies vermeiden müssen Wenn Sie ganze Antworten in den Speicher laden möchten, sollten Sie die Streaming-Funktionen von HTTPX und StreamingResponse von FastAPI in Betracht ziehen. Dadurch können Sie Teile der Antwortdaten iterativ verarbeiten und so eine bessere Skalierbarkeit erzielen.

Codebeispiel:

from fastapi import FastAPI, Request
from contextlib import asynccontextmanager
import httpx
import asyncio

URLS = ['https://www.foxnews.com/',
        'https://edition.cnn.com/',
        'https://www.nbcnews.com/',
        'https://www.bbc.co.uk/',
        'https://www.reuters.com/']

@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    # Custom settings
    client = httpx.AsyncClient(...)
    yield {'client': client}
    await client.aclose()  # Close the client on shutdown

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

async def send(url, client):
    return await client.get(url)

@app.get('/')
async def main(request: Request):
    client = request.state.client
    tasks = [send(url, client) for url in URLS]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    # Process the responses as needed (e.g., extract data, modify content)

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