suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie kann ich „ConnectionClosed'-Fehler vermeiden, wenn ich gleichzeitige HTTP-Anfragen in FastAPI mit Uvicorn mache?

How Can I Avoid

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!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

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

Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

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.

Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

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

Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

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.

Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

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

Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

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

Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

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

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version

SublimeText3 Englische Version

Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

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

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor