


Comment initialiser un objet ou une variable globale et le réutiliser dans chaque point de terminaison FastAPI ?
Contexte
Considérez une classe personnalisée conçue pour l'envoi de notifications, dont l'initialisation implique l'établissement d'une connexion à un serveur de notification, un processus qui prend beaucoup de temps. Cette classe est utilisée dans une tâche en arrière-plan dans FastAPI pour éviter de retarder la réponse du point de terminaison. Cependant, l'approche actuelle présente des limites :
file1.py: noticlient = NotificationClient() @app.post("/{data}") def send_msg(somemsg: str, background_tasks: BackgroundTasks): result = add_some_tasks(data, background_tasks, noticlient) return result file2.py: def add_some_tasks(data, background_tasks: BackgroundTasks, noticlient): background_tasks.add_task(noticlient.send, param1, param2) result = some_operation return result
L'initialisation globale de NotificationClient dans file1.py entraîne plusieurs initialisations redondantes à chaque fois qu'une requête est reçue, ce qui est inefficace.
Approches
Option 1 : Utiliser app.state
FastAPI permet vous devez stocker un état arbitraire à l'aide de app.state. Vous pouvez initialiser l'objet NotificationClient et l'ajouter à app.state lors du démarrage ou de l'arrêt de FastAPI à l'aide d'une fonction de cycle de vie de dépendance telle que lifespan.
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): ''' Run at startup Initialise the Client and add it to app.state ''' app.state.n_client = NotificationClient() yield ''' Run on shutdown Close the connection Clear variables and release the resources ''' app.state.n_client.close() app = FastAPI(lifespan=lifespan) @app.get('/') async def main(request: Request): n_client = request.app.state.n_client # ...
Option 2 : Utiliser la durée de vie de Starlette
Le gestionnaire de durée de vie de Starlette vous permet de définir des objets d'état accessibles au sein des points de terminaison via demande.état.
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): ''' Run at startup Initialise the Client and add it to request.state ''' n_client = NotificationClient() yield {'n_client': n_client} ''' Run on shutdown Close the connection Clear variables and release the resources ''' n_client.close() app = FastAPI(lifespan=lifespan) @app.get('/') async def main(request: Request): n_client = request.state.n_client # ...
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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