FastAPI에서 비동기 요청 처리 및 응답을 구현하는 방법

FastAPI에서 비동기 요청 처리 및 응답을 구현하는 방법

소개:
FastAPI는 강력한 성능과 사용 편의성을 제공하여 고성능 웹 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 최신 Python 기반 웹 프레임워크입니다. 비동기식 요청 처리 및 응답은 FastAPI의 강력한 기능으로, 높은 동시성과 IO 집약적인 작업에도 불구하고 애플리케이션이 제대로 작동할 수 있도록 해줍니다. 이 기사에서는 FastAPI에서 비동기 요청 처리 및 응답을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.

1. 비동기 처리의 원칙을 이해합니다
전통적인 웹 개발에서는 각 요청과 응답이 동기식입니다. 즉, 각 요청은 서버 스레드를 차단하고 처리가 완료될 때까지 응답이 반환되지 않습니다. 비동기 처리는 동시에 여러 요청을 처리하고 요청 처리 중에 서버 스레드를 해제하여 서버의 동시성 성능을 향상시킬 수 있는 비차단 방법입니다. Python에서는 asyncio 라이브러리를 사용하여 비동기 처리를 구현할 수 있습니다.

2. FastAPI의 비동기 지원
FastAPI는 본질적으로 Starlette 및 pydantic 라이브러리를 기반으로 비동기 요청 및 응답을 구현합니다. FastAPI에서는 async 및 wait 키워드를 사용하여 비동기 함수를 정의하고 async def를 선언하여 해당 함수를 비동기 함수로 표시할 수 있습니다. 동시에 asyncio 라이브러리에서 제공하는 일부 메서드를 사용하여 비동기 코드를 작성할 수도 있습니다.

3. 빠른 시작 예제
간단한 비동기 요청 처리 및 응답 예제를 구현해 보겠습니다.

첫 번째 단계, FastAPI 및 uvicorn 라이브러리 설치:

pip install fastapi uvicorn[standard]

두 번째 단계, main.py 파일 생성 및 다음 코드 추가:

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

async def process_data(data):
    # 模拟耗时操作
    await asyncio.sleep(2)
    return {"result": data}

@app.post("/")
async def process_request(data: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(process_data, data)
    return {"message": "Request accepted"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

3단계, 애플리케이션 실행:

python main.py

위 코드에서 우리는 비동기식 시간이 많이 걸리는 작업을 시뮬레이션하고 처리 결과를 반환하는 함수 process_data가 정의됩니다. 기본 함수에서는 데이터 매개변수를 받아들이고 process_dataAsynchronous를 변환하는 app.post 데코레이터를 통해 비동기 요청 처리 함수 process_request를 정의합니다. 기능은 백그라운드 작업에서 처리됩니다. process_data，模拟了一个耗时操作，并返回处理结果。在主函数中，我们通过app.post装饰器定义了一个异步请求处理函数process_request，它接受一个data参数，并将process_data异步函数放入后台任务中处理。

第四步，测试应用程序：
我们可以使用curl工具或者浏览器来发送一个POST请求，请求数据为{"data": "Hello World"}

4단계, 애플리케이션 테스트:

curl 도구나 브라우저를 사용하여 POST 요청을 보낼 수 있으며 요청 데이터는 {"data": "Hello World"}입니다. 반환된 응답에서 요청이 수락되었음을 나타내는 메시지를 받게 됩니다.

4. 요약

이번 글의 소개를 통해 FastAPI에서 비동기식 요청 처리 및 응답을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 비동기식 처리는 서버의 동시성 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 특히 대량의 IO 집약적 작업을 처리하는 데 적합합니다. 실제 애플리케이션에서는 적절한 비동기 패턴과 라이브러리를 선택하여 특정 요구 사항에 따라 애플리케이션을 최적화할 수 있습니다.

참고 자료:
2. FastAPI 공식 문서: https://fastapi.tiangolo.com/
3. asyncio 공식 문서: https://docs.python.org/3/library/asyncio.html

시간이 많이 걸리는 작업 예: https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#sleeping🎜🎜

위 내용은 FastAPI에서 비동기 요청 처리 및 응답을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!