FastAPI는 병렬 방식이 아닌 직렬 방식으로 API 호출을 실행합니다
문제 설명:
FastAPI는 병렬 기능을 제공하지만 API 여러 브라우저 탭을 통해 동시에 이루어진 호출은 병렬이 아닌 순차적으로 처리됩니다. 이 동작은 async def가 아닌 def로 엔드포인트를 정의할 때 발생합니다.
분석 및 솔루션:
FastAPI는 외부 스레드 풀을 활용하여 def로 정의된 엔드포인트를 처리합니다. 이러한 엔드포인트가 요청을 받으면 FastAPI는 스레드 풀과 별도의 스레드에서 요청을 실행합니다. 그러나 한 번에 하나의 요청만 처리할 수 있으므로 진정한 병렬 처리가 아닌 순차적 요청 처리가 이루어집니다.
반대로 async def로 정의된 엔드포인트는 기본 이벤트 루프에서 직접 실행되므로 진정한 병렬 요청 처리가 가능합니다. . 이는 비동기 def 엔드포인트 내의 대기 호출이 비동기 작업을 기다리는 동안 이벤트 루프의 다른 작업을 양보하기 때문입니다.
문제를 해결하려면 I/O 바인딩 작업 차단이 필요하지 않은 엔드포인트가 정의되었는지 확인하세요. FastAPI의 병렬 기능을 활용하려면 async def를 사용하세요. 다음은 병렬로 실행할 수 있는 엔드포인트의 예입니다.
@app.get("/ping") async def ping(request: Request): print("Hello") await asyncio.sleep(5) print("bye") return {"ping": "pong!"}
추가 정보:
- time.sleep()과 같은 차단 작업, async def 엔드포인트에서는 전체 서버를 차단하여 병렬 처리의 이점을 제공합니다. 비효율적입니다.
- CPU 바인딩 작업 또는 차단 I/O 작업은 run_in_threadpool(), loop.run_in_executor(), ThreadPoolExecutor 또는 ProcessPoolExecutor와 같은 기술을 사용하여 별도의 스레드나 프로세스에서 실행될 수 있습니다.
- 작업자(프로세스) 수를 늘리면 동시성을 향상하고 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다.
- 백그라운드 계산량이 많은 경우 apscheduler의 Celery 또는 AsyncIOScheduler와 같은 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
위 내용은 내 FastAPI 애플리케이션이 동시 요청을 병렬이 아닌 순차적으로 처리하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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