


Wie kann httpx sichere und effiziente Downstream-HTTP-Anfragen in FastAPI verbessern?
Downstream-HTTP-Anfragen sicher in FastAPI mit httpx erstellen
Beim Erstellen von HTTP-Anfragen in FastAPI mithilfe der Standard-Python-Anfragebibliothek wird die Thread-Sicherheit bei gleichzeitigen Anfragen zu einem Problem. Um dieses Problem effektiv anzugehen, sollten Sie den Einsatz von httpx in Betracht ziehen, einer Bibliothek, die sowohl Thread-Sicherheit als auch verbesserte Leistung bietet.
Verwendung der httpx-Async-API
httpx verfügt über eine asynchrone API, die Ihnen eine einfache Erstellung ermöglicht HTTP-Anfragen bei gleichzeitiger effizienter Bearbeitung mehrerer gleichzeitiger Aufgaben. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung innerhalb eines FastAPI-Endpunkts:
from httpx import AsyncClient from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") async def startup_event(): app.state.client = AsyncClient() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') async def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') r = await client.send(req, stream=True) return StreamingResponse(r.aiter_raw(), background=BackgroundTask(r.aclose))
In diesem Beispiel:
- startup_event() initialisiert und speichert einen freigegebenen httpx AsyncClient im Status der App.
- shutdown_event() schließt den Client beim Herunterfahren der Anwendung ordnungsgemäß.
- home() führt mithilfe des gemeinsam genutzten Clients eine HTTP-Anfrage an https://www.example.com aus und nutzt Streaming, um große Antworten effizient zu verarbeiten.
Verwendung der httpx Synchronous API
If Das Definieren von Endpunkten mit async def ist nicht erwünscht, die Entscheidung für die synchrone API von httpx wird notwendig. Dieser Ansatz gewährleistet die Thread-Sicherheit und vereinfacht die Endpunktimplementierung:
from httpx import Client from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") def startup_event(): app.state.client = Client() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') try: r = client.send(req) content_type = r.headers.get('content-type') except Exception as e: content_type = 'text/plain' e = str(e) if content_type == 'application/json': return r.json() elif content_type == 'text/plain': return PlainTextResponse(content=r.text) else: return Response(content=r.content)
In diesem Beispiel verarbeitet die synchrone API HTTP-Anfragen innerhalb eines Try/Except-Blocks und ermöglicht so eine ordnungsgemäße Behandlung aller Ausnahmen, die während der Anfrage auftreten können.
Zusätzliche Funktionen und Überlegungen
- Vorteile der Async-API: Die asynchrone API bietet überlegene Leistung und skaliert effizienter bei gleichzeitigen Anfragen.
- Streaming-Antworten: Verwenden Sie Streaming-Antworten, wenn Sie große Datenmengen in Anfragen oder Antworten verarbeiten.
- Verbindungspool steuern: Sie können die Nutzung des Verbindungspools optimieren, indem Sie beim Erstellen des httpx das Argument „Limits“ festlegen Client.
- Thread-Sicherheit: httpx ist threadsicher und gewährleistet eine zuverlässige Ausführung über mehrere Threads hinweg.
Durch die Nutzung von httpx und seinen Funktionen können Sie kann sicher nachgelagerte HTTP-Anfragen innerhalb von FastAPI stellen, mehrere gleichzeitige Aufgaben nahtlos bearbeiten und die Anwendungsstabilität gewährleisten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann httpx sichere und effiziente Downstream-HTTP-Anfragen in FastAPI verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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