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So implementieren Sie die asynchrone Anforderungsverarbeitung und -antwort in FastAPI
Einführung:
FastAPI ist ein modernes Python-basiertes Webframework, das leistungsstarke Leistung und Benutzerfreundlichkeit bietet, um auf einfache Weise leistungsstarke Webanwendungen zu erstellen. Die asynchrone Anforderungsverarbeitung und -antwort ist eine leistungsstarke Funktion von FastAPI, die es unseren Anwendungen ermöglicht, trotz hoher Parallelität und IO-intensiver Vorgänge eine gute Leistung zu erbringen. In diesem Artikel wird die Implementierung der asynchronen Anforderungsverarbeitung und -antwort in FastAPI vorgestellt und einige Codebeispiele bereitgestellt.
1. Verstehen Sie die Prinzipien der asynchronen Verarbeitung. Bei der herkömmlichen Webentwicklung sind jede Anfrage und Antwort synchron, dh jede Anfrage blockiert den Server-Thread und die Antwort wird erst zurückgegeben, wenn die Verarbeitung abgeschlossen ist. Die asynchrone Verarbeitung ist eine nicht blockierende Methode, die mehrere Anforderungen gleichzeitig verarbeiten und Server-Threads während der Anforderungsverarbeitung freigeben kann, um die Parallelitätsleistung des Servers zu verbessern. In Python können wir die asyncio-Bibliothek verwenden, um eine asynchrone Verarbeitung zu implementieren.
FastAPI unterstützt von Natur aus die asynchrone Verarbeitung. Es implementiert asynchrone Anfragen und Antworten basierend auf den Starlette- und Pydantic-Bibliotheken. In FastAPI können wir die Schlüsselwörter „async“ und „await“ verwenden, um asynchrone Funktionen zu definieren und die Funktion durch die Deklaration von „async def“ als asynchrone Funktion zu markieren. Gleichzeitig können wir auch einige von der Asyncio-Bibliothek bereitgestellte Methoden verwenden, um asynchronen Code zu schreiben.
Lassen Sie uns ein einfaches Beispiel für die asynchrone Anforderungsverarbeitung und -antwort implementieren.
pip install fastapi uvicorn[standard]Zweiter Schritt: Erstellen Sie eine main.py-Datei und fügen Sie den folgenden Code hinzu:
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks app = FastAPI() async def process_data(data): # 模拟耗时操作 await asyncio.sleep(2) return {"result": data} @app.post("/") async def process_request(data: str, background_tasks: BackgroundTasks): background_tasks.add_task(process_data, data) return {"message": "Request accepted"} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)Schritt drei: Führen Sie die Anwendung aus:
python main.pyIm obigen Code sind wir asynchron Es ist die Funktion
process_data
definiert, die einen zeitaufwändigen Vorgang simuliert und das Verarbeitungsergebnis zurückgibt. In der Hauptfunktion definieren wir eine asynchrone Anforderungsverarbeitungsfunktion process_request
über den app.post
-Dekorator, der einen Datenparameter akzeptiert und process_data
Asynchron konvertiert Funktionen werden in Hintergrundaufgaben abgearbeitet. process_data
,模拟了一个耗时操作,并返回处理结果。在主函数中,我们通过app.post
装饰器定义了一个异步请求处理函数process_request
,它接受一个data参数,并将process_data
异步函数放入后台任务中处理。
第四步,测试应用程序:
我们可以使用curl工具或者浏览器来发送一个POST请求,请求数据为{"data": "Hello World"}
Schritt 4: Testen Sie die Anwendung:
{"data": "Hello World"
. In der zurückgegebenen Antwort erhalten wir eine Nachricht, dass die Anfrage angenommen wurde.
4. Zusammenfassung
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die asynchrone Anforderungsverarbeitung und -antwort in FastAPI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!