用於高效能非同步 Web 開發的強大 Python 程式庫

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Python 的非同步功能徹底改變了 Web 開發。 我有機會與幾個充分利用這種潛力的強大庫合作。 讓我們深入研究對非同步 Web 開發產生重大影響的六個關鍵庫。

FastAPI 已迅速成為我用於建立高效能 API 的首選框架。它的速度、用戶友好性和自動 API 文件都非常出色。 FastAPI 使用 Python 類型提示增強了程式碼可讀性並實現自動請求驗證和序列化。

這是一個簡單的 FastAPI 應用程式範例：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

此程式碼建立了一個具有兩個端點的基本 API。 item_id 參數的類型提示會自動驗證其整數資料型態。

對於客戶端和伺服器端非同步 HTTP 操作，aiohttp 已被證明始終可靠。 它的多功能性從並發 API 請求擴展到建置完整的 Web 伺服器。

以下是如何使用 aiohttp 作為多個並發請求的客戶端：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for url, response in zip(urls, responses):
            print(f"{url}: {len(response)} bytes")

asyncio.run(main())

該腳本同時從多個 URL 檢索內容，展示了非同步操作的效率。

Sanic 類似 Flask 的簡單性加上非同步效能給我留下了深刻的印象。 它是為熟悉 Flask 的開發人員設計的，同時仍充分利用非同步程式設計的潛力。

基本的 Sanic 應用程式：

from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic("MyApp")

@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

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

這建立了一個簡單的 JSON API 端點，突出了 Sanic 清晰的語法。

Tornado 是創建可擴展、非阻塞 Web 應用程式的可靠選擇。它的整合網路庫對於長輪詢和 WebSockets 特別有用。

這是一個 Tornado WebSocket 處理程序範例：

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket

class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    def open(self):
        print("WebSocket opened")

    def on_message(self, message):
        self.write_message(u"You said: " + message)

    def on_close(self):
        print("WebSocket closed")

if __name__ == "__main__":
    application = tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])
    application.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

此程式碼設定一個 WebSocket 伺服器來鏡像接收到的訊息。

Quart 對於需要 Flask 應用程式遷移到非同步操作而不需要完全重寫的專案來說是變革性的。它的 API 與 Flask 非常相似，確保了平穩過渡。

一個簡單的誇脫應用程式：

from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        data = await websocket.receive()
        await websocket.send(f"echo {data}")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

這說明了標準和 WebSocket 路由，展示了 Quart 的多功能性。

Starlette 是我首選的輕量級 ASGI 框架基礎。 作為 FastAPI 的基礎，它擅長建立高效能非同步 Web 服務。

基本的 Starlette 應用程式：

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route

async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

app = Starlette(debug=True, routes=[
    Route('/', homepage),
])

這設定了一個簡單的 JSON API，突出了 Starlette 的極簡設計。

使用這些非同步程式庫教會了我一些提高應用程式效能和可靠性的最佳實踐。

對於長時間運行的任務，後台任務或作業佇列對於防止阻塞主事件循環至關重要。 這是使用 FastAPI 的 BackgroundTasks 的範例：

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

這會非同步安排日誌寫入，從而允許立即 API 回應。

對於資料庫操作來說，非同步資料庫驅動程式至關重要。 像 asyncpg (PostgreSQL) 和 motor (MongoDB) 這樣的函式庫是無價的。

與外部 API 互動時，具有正確錯誤處理和重試功能的非同步 HTTP 用戶端至關重要。

關於效能，FastAPI 和 Sanic 通常為簡單的 API 提供卓越的原始效能。 然而，框架的選擇通常取決於專案需求和團隊熟悉程度。

FastAPI 擅長自動 API 文件和請求驗證。 Aiohttp 提供對 HTTP 用戶端/伺服器行為的更好控制。 Sanic 提供類似 Flask 的簡單性和非同步功能。 Tornado 的整合網路庫非常適合 WebSocket 和長輪詢。 Quart 有助於將 Flask 應用程式遷移到非同步操作。 Starlette 非常適合建立自訂框架或輕量級 ASGI 伺服器。

總之，這六個函式庫顯著增強了我用 Python 建立高效能、高效能非同步 Web 應用程式的能力。 每個都具有獨特的優勢，最佳選擇取決於專案的特定要求。 透過利用這些工具並遵循非同步最佳實踐，我創建了高度並發、響應靈敏且可擴展的 Web 應用程式。

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