


HTTP-Anfragen in Uvicorn/FastAPI stellen
Beim Umgang mit HTTP-Endpunkten, die mit FastAPI und Uvicorn erstellt wurden, ist es üblich, Daten von externen APIs anzufordern. Bei der Bearbeitung mehrerer gleichzeitiger Anfragen können jedoch Fehler wie „Ereignistyp ConnectionClosed kann nicht verarbeitet werden, wenn Rolle=SERVER und Status=SEND_RESPONSE“ auftreten. Dies liegt daran, dass die Standard-HTTP-Clientbibliothek „requests“ nicht vollständig threadsicher ist, wenn sie in einer solchen gleichzeitigen Umgebung verwendet wird.
Um dieses Problem zu beheben, sollten Sie die Implementierung der alternativen HTTP-Clientbibliothek namens httpx in Betracht ziehen. Es bietet eine asynchrone API, die hilft, Thread-Sicherheitsprobleme innerhalb von FastAPI zu vermeiden. Das folgende Beispiel zeigt, wie httpx in FastAPI verwendet wird:
from fastapi import FastAPI, Request, BackgroundTask from fastapi.responses import StreamingResponse, Response from contextlib import asynccontextmanager import httpx @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): async with httpx.AsyncClient() as client: yield {'client': client} app = FastAPI(lifespan=lifespan) @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()))
Durch die Verwendung der asynchronen API von httpx können Sie HTTP-Anfragen innerhalb von FastAPI effizienter verarbeiten und gleichzeitig die Thread-Sicherheit gewährleisten. Sie können die Größe des Verbindungspools mithilfe des Schlüsselwortarguments „limits“ im Client-Objekt weiter anpassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich „ConnectionClosed'-Fehler vermeiden, wenn ich gleichzeitige HTTP-Anfragen in FastAPI mit Uvicorn mache?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor
