


Bereitstellung von Fastapi -Anwendungen: Effiziente asynchrone Zusammenarbeit zwischen Uvicorn und Gunicorn
Fastapi -Anwendungen werden normalerweise direkt mit Uvicorn bereitgestellt, da es sich um einen effizienten ASGI -Server handelt. Der Einsatz in Kombination mit Gunicorn ist jedoch ebenfalls eine übliche und empfohlene Art und Weise, die hauptsächlich die Vorteile von Gunicorn -Prozessmanagement nutzt, um die Leistung und Stabilität von Uvicorn zu verbessern. In diesem Artikel wird Fragen darüber beantwortet, ob die Kombination von Uvicorn und Gunicorn in Fastapi -Anwendungen die asynchronen Verarbeitungsfunktionen beeinflusst.
Einige Leute fragen sich vielleicht: Uvicorn ist ein ASGI -Server und Gunicorn ist ein WSGI -Server. Wird die Kombination der beiden dazu führen, dass die asynchronen Merkmale von Uvicorn scheitern? Und Uvicorn selbst unterstützt auch das Laufen als WSGI -Server.
Tatsächlich ist diese Kombination keine verwirrende Verwendung der beiden Server, sondern eine Strategie, um ihren jeweiligen Stärken volles Spiel zu verleihen. Als Prozessmanager ist Gunicorn für das Starten und Verwalten mehrerer Uvicorn -Arbeiterprozesse verantwortlich. Jeder Arbeitsprozess ist eine unabhängige Uvicorn -Instanz und führt weiterhin den ASGI -Server aus, wodurch seine asynchronen Verarbeitungsfunktionen intakt bleiben. Gunicorn ist nur für das Prozessmanagement und den Lastausgleich verantwortlich, und die reale Anfrageverarbeitung wird durch den asynchronen Uvicorn -Mechanismus weiterhin effizient abgeschlossen.
Die Schlussfolgerung ist daher, dass die asynchronen Merkmale von Uvicorn in keiner Weise in keiner Weise betroffen sind, selbst wenn sie in Verbindung mit Gunicorn eingesetzt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFastapi -Einsatz: Kann Uvicorn und Gunicorn zusammen verwendet werden, und kann es immer noch asynchron bleiben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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