FastAPI の速度の秘密は何ですか?なぜ他の人がそのデジタルダストを食べ続けるのでしょうか?
ダイナミックなトリオ: Starlette、Uvicorn、Pydantic - 競合他社に勝つための FastAPI の秘密兵器をご紹介します。これらの人たちを詳しく見てみましょう:
Starlette: アジャイル バックボーン
Starlette は、FastAPI の非同期魔法を簡単に見せる目に見えない強力な存在です。これは単なる別のフレームワークではありません。 フレームワークであり、非常識なワークロードを処理する FastAPI の機能を支える頭脳です。
スターレットは、物事が混沌としたときに最も明るく輝きます。これは、プロのジャグラーが 12 個の燃える松明を扱うような非同期プログラミングを採用しています。
HTTP リクエスト?チェック。 WebSocket接続?ダブルチェックしてください。この人物は、FastAPI に強力なパフォーマンスとスケーリングに対する「持ち込み」の姿勢を与える、盤石な基盤です。
FastAPI がロケットなら、Starlette はエンジンとなるでしょう。静かですが強力で、熱いトーストにバターを乗せるよりもすべてがスムーズに動作します。
Uvicorn: 超高速 ASGI サーバー
Uvicorn は、FastAPI を強化する高性能 ASGI サーバーとして機能します。この男は FastAPI の信頼できる相棒で、「デプロイ」と言うよりも早くアプリを活性化し、本番環境に導入します。イベントループが必要ですか? 1つあります。効率的な HTTP 処理が必要ですか?ユビコーンがあなたをサポートします。
静的ファイルを提供する場合でも、WebSocket を介してチャットする場合でも、Uvicorn はそれを簡単に実行します。ドラマや汗は一切なく、ただ猛烈なスピードで、真面目なパフォーマンスを行っているだけです。
ASGI の世界では、Uvicorn はただプレイするだけではなく、支配的です。もしスピードがスポーツなら、ユビコーンはすでに金メダルを獲得してゾクゾクしているでしょう。
Pydantic: データ整合性の守護者
そして、FastAPI のデータ保護者である Pydantic を紹介します。データに問題がある場合、Pydantic はすぐにそれを見つけ出します。
Pydantic はデータを検証するだけではなく、Python の型ヒントをあらゆる方法で活用します。すべてのバイトと文字列がアプリケーションに近づく前に完全にクリーンになることが保証されます。 Pydantic はデータのシリアル化も簡単に処理し、API とクライアント間のスムーズな通信を保証します。
FastAPI のエコシステムでは、Pydantic はデータ品質を維持し、アプリケーションが安全で安定しており、実稼働準備が整っていることを保証する信頼できる番兵です。
完璧なトリオ
FastAPI の優れたパフォーマンスは偶然ではなく、Starlette、Uvicorn、Pydantic がシームレスに連携した結果です。 API を構築している場合でも、スケーラブルなアプリケーションをデプロイしている場合でも、このトリオにより、FastAPI が現代の開発者にとって究極の選択肢となります。
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以上がFastAPI の速度の秘密の詳細内容です。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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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