使用httpx 在FastAPI 中安全地發出下游HTTP 請求
當使用標準Python 請求庫在FastAPI 中發出HTTP 請求時,執行緒安全性成為並發請求中的一個問題。要有效解決此問題,請考慮使用 httpx,這是一個既提供線程安全性又提高效能的程式庫。
使用 httpx 非同步 API
httpx 附帶非同步 API,讓您可以輕鬆地HTTP 請求同時高效處理多個並發任務。以下是它在FastAPI 端點中的使用範例:
from httpx import AsyncClient from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") async def startup_event(): app.state.client = AsyncClient() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') async def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') r = await client.send(req, stream=True) return StreamingResponse(r.aiter_raw(), background=BackgroundTask(r.aclose))
在此範例中:
- startup_event() 在應用程式的狀態中初始化並儲存共用的httpx AsyncClient 。
- shutdown_event() 在申請時優雅地關閉客戶端shutdown。
- home() 使用共用用戶端向 https://www.example.com 執行 HTTP 要求,利用串流傳輸來有效處理大型回應。
使用httpx 同步 API
如果不需要使用 async def 定義端點,則有必要選擇 httpx 的同步 API。這種方法維護了執行緒安全性並簡化了端點實作:
from httpx import Client from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") def startup_event(): app.state.client = Client() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') try: r = client.send(req) content_type = r.headers.get('content-type') except Exception as e: content_type = 'text/plain' e = str(e) if content_type == 'application/json': return r.json() elif content_type == 'text/plain': return PlainTextResponse(content=r.text) else: return Response(content=r.content)
在此範例中,同步API 在try/ except 區塊中處理HTTP 請求,從而允許優雅地處理請求期間可能出現的任何異常。
其他功能和注意事項
- 非同步 API優點:非同步 API 提供卓越的效能,並且可以透過並發請求更有效地擴展。
- 串流回應:在處理請求或回應中的大量資料時使用串流回應。
- 控制連線池:您可以透過在建立httpx時設定limits參數來最佳化連線池的使用
- 執行緒安全: httpx 被設計為線程安全的,確保跨多個線程可靠執行。
透過利用 httpx 及其功能,您可以自信地在 FastAPI 中發出下游 HTTP 請求,無縫處理多個並發任務並確保應用程式穩定性。
以上是httpx 如何增強 FastAPI 中安全且有效率的下游 HTTP 請求?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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