FastAPI と並列実行
FastAPI での非同期プログラミング
デフォルトでは、FastAPI は非同期プログラミング パターンを採用しており、複数のリクエストを同時に処理します。具体的には、コルーチンとイベント ループを使用してリクエストを効率的に実行します。
Def と Async Def 関数
def (同期) として定義された関数が処理されます。外部スレッドプール内の別のスレッドで。 async def (非同期) として定義された関数は、イベント ループで直接実行されます。
ブロッキング コードの実行
問題: ブロッキング操作がasync def エンドポイント内で実行すると、イベント ループをブロックし、リクエストをシリアル化できます。
解決策:
- def でエンドポイントを定義: エンドポイントが非同期操作を必要としない場合は、通常のメソッドで宣言します。ブロックを避けるには def を使用します。
- を使用しますrun_in_threadpool(): 非同期 def エンドポイント内の操作をブロックする場合、FastAPI run_in_threadpool() 関数を使用すると、スレッドプール内の別のスレッドでタスクを実行して、イベント ループのブロックを防ぐことができます。
- 使用asyncio.loop.run_in_executor(): この関数は、 run_in_threadpool() はブロッキング タスクを非同期で実行します。
- 別のプロセス (ProcessPoolExecutor) を使用します: CPU を集中的に使用する計算の場合、並列化を最大化するために別のプロセスでタスクを実行することをお勧めします。
スレッド プールの回避疲労
- 複数の非同期 HTTP リクエストを並行して実行するには、httpx ライブラリを asyncio.gather() とともに使用します。
- 複数の FastAPI ワーカー (uvicorn --workers) を使用して、それぞれが独自のスレッドプールを持つ複数のプロセスにリクエストを分散します。
- 外部ジョブの使用を検討してください。大量のバックグラウンド計算用の Celery などのキュー システム。
追加メモ:
- ブラウザ キャッシュ: シークレット タブを開くか、 API に対するブラウザ キャッシュの影響を回避するための別のブラウザ セッション
- 非同期 I/O: httpx や aiohttp などの非同期 HTTP クライアントは、リクエストなどの同期クライアントよりも優れたパフォーマンスを提供します。
以上がFastAPI はどのようにして並列実行を処理し、操作のブロックを回避できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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