Uvicorn: Python 用の高性能 ASGI サーバー
Uvicorn は、uvloop と httptools を使用して構築された超高速の非同期サーバー ゲートウェイ インターフェイス (ASGI) サーバーです。 その軽量設計と効率的な非同期ベースのアーキテクチャにより、最新の Python Web アプリケーションで人気の選択肢となっています。
主要コンポーネントと機能:
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Uvloop と Httptools: Uvicorn は、asyncio に代わる Cython ベースのイベント ループである uvloop を活用し、大幅なパフォーマンス向上 (2 ~ 4 倍) を提供します。 Node.js HTTP パーサーの Python 実装である Httptools は、効率をさらに高めます。
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ASGI 互換性: Uvicorn は ASGI 標準に準拠しており、さまざまな非同期 Python フレームワークとのシームレスな統合を可能にします。 HTTP、WebSocket、および Pub/Sub ブロードキャストをサポートしており、将来のプロトコル拡張の可能性があります。 (ASGI 仕様: https://www.php.cn/link/bdd1b613ee6fcac7694cf648430358ce)
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ASGI が重要な理由: ASGI は、Python に標準化された非同期ゲートウェイ インターフェイスが以前に欠如していた問題に対処します。この共通標準により、非同期フレームワーク間の相互運用性が可能になり、ハイパフォーマンス Web 開発における Node.js や Golang との Python の競争力が高まります。 重要なのは、ASGI の HTTP/2 と WebSocket のサポートにより、古い WSGI 標準よりも優れた利点が得られるということです。
Uvicorn の使用:
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インストール:
pip install uvicorn
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アプリケーション例 (example.py):
async def app(scope, receive, send): assert scope['type'] == 'http' await send({ 'type': 'http.response.start', 'status': 200, 'headers': [ [b'content-type', b'text/plain'], ] }) await send({ 'type': 'http.response.body', 'body': b'Hello, world!', })
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ユビコーンを実行中:
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コマンドライン:
uvicorn example:app
- スクリプト:
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コマンドライン:
import uvicorn async def app(scope, receive, send): # ... application code ... if __name__ == "__main__": uvicorn.run("example:app", host="127.0.0.1", port=8000, log_level="info")
Uvicorn は広範なコマンドライン オプションを提供します (uvicorn --help
で表示)。
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高度な使用法 (構成およびサーバー インスタンス): より詳細な制御を行うには、構成とライフサイクル管理に
uvicorn.Config
とuvicorn.Server
を使用します。 例は原文で提供されています。 -
FastAPI 統合: 最新の高性能 Web フレームワークである FastAPI は、その速度、信頼性、および WebSocket や HTTP/2 などの最新機能のサポートにより、Uvicorn をデフォルトのサーバーとして使用します。 Uvicorn を使用した簡単な FastAPI の例も原文に含まれています。
FastAPI が Uvicorn を選択する理由: FastAPI の Uvicorn への依存は戦略的です。 Uvicorn の非同期機能は、FastAPI のパフォーマンス指向の設計を完全に補完し、高い同時実行性を効率的かつ確実に処理できるようにします。
Leapcell: FastAPI 導入のためのサーバーレス プラットフォーム
Leapcell は、FastAPI アプリケーションを展開するための理想的なプラットフォームとして提示されており、以下を提供します。
- 多言語サポート (JavaScript、Python、Go、Rust)。
- 無制限のプロジェクトを無料で展開 (従量課金制)。
- 費用対効果の高い価格設定。
- ユーザーフレンドリーなインターフェイスと自動化された CI/CD。
- スケーラビリティと高性能。
詳細については、Leapcell のドキュメントと Twitter (https://www.php.cn/link/7884effb9452a6d7a7a79499ef854afd) を参照してください。
以上がFastAPI Uvicorn = 驚異的なスピード: 誇大宣伝の背後にある技術の詳細内容です。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。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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