


Faire des requêtes HTTP dans Uvicorn/FastAPI
Lors de la gestion des points de terminaison HTTP construits à l'aide de FastAPI et Uvicorn, il est courant de demander des données à des API externes. Cependant, lors du traitement de plusieurs requêtes simultanées, des erreurs telles que « Impossible de gérer le type d'événement ConnectionClosed lorsque role=SERVER et state=SEND_RESPONSE » peuvent survenir. Cela se produit parce que la bibliothèque client HTTP par défaut, « requests », n'est pas entièrement thread-safe lorsqu'elle est utilisée dans un tel environnement simultané.
Pour résoudre ce problème, envisagez d'implémenter la bibliothèque client HTTP alternative appelée httpx. Il propose une API asynchrone qui permet d'éviter les problèmes de sécurité des threads dans FastAPI. L'exemple ci-dessous montre comment utiliser httpx dans FastAPI :
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()))
En utilisant l'API asynchrone de httpx, vous pouvez gérer plus efficacement les requêtes HTTP dans FastAPI tout en maintenant la sécurité des threads. Vous pouvez personnaliser davantage la taille du pool de connexions à l'aide de l'argument mot-clé « limites » sur l'objet 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 l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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