在 FastAPI 端点中使用 Concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 有风险吗?
问题陈述:
在提供的测试代码中, ThreadPoolExecutor 用于同时从多个网站检索数据。令人担忧的是,在 FastAPI 端点中使用此方法可能会导致过多的线程创建和资源匮乏和应用程序崩溃等潜在问题。
问题和潜在问题:
- 线程耗尽:创建过多的线程会耗尽系统的线程池,导致线程饥饿并可能导致应用程序或主机崩溃。
- 资源争用:线程争夺系统资源,例如内存和 CPU,这可能会减慢应用程序并影响性能。
- 同步性:在多线程环境中管理线程之间的同步可能很复杂,并且会引入潜在的竞争
推荐解决方案:使用 HTTPX 库
建议使用提供异步 API 的 HTTPX 库,而不是使用 ThreadPoolExecutor。 HTTPX 提供了许多优点:
- 异步操作: HTTPX 异步工作,可以在不阻塞线程池的情况下高效处理并发请求。
- 连接池管理:它自动管理连接池,确保连接被重用并限制活动数量连接。
- 细粒度控制: HTTPX 允许自定义连接限制和超时,提供对资源使用的精确控制。
- 与 FastAPI 的简化集成: FastAPI 可以与 HTTPX 无缝集成,利用 HTTPX 提供的异步支持
工作示例:
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager import httpx import asyncio URLS = ['https://www.foxnews.com/', 'https://edition.cnn.com/', 'https://www.nbcnews.com/', 'https://www.bbc.co.uk/', 'https://www.reuters.com/'] @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): # Customise settings limits = httpx.Limits(max_keepalive_connections=5, max_connections=10) timeout = httpx.Timeout(5.0, read=15.0) # 5s timeout on all operations # Initialise the Client on startup and add it to the state async with httpx.AsyncClient(limits=limits, timeout=timeout) as client: yield {'client': client} # The Client closes on shutdown app = FastAPI(lifespan=lifespan) async def send(url, client): return await client.get(url) @app.get('/') async def main(request: Request): client = request.state.client tasks = [send(url, client) for url in URLS] responses = await asyncio.gather(*tasks) return [r.text[:50] for r in responses] # For demo purposes, only return the first 50 chars of each response
此代码片段演示了如何使用 HTTPX 与 FastAPI 异步处理并发请求,有效缓解相关问题线程耗尽和资源争用。
以上是在 FastAPI 端点中使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 有风险吗?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。

theKeyDifferencesBetnewpython's“ for”和“ for”和“ loopsare:1)” for“ loopsareIdealForiteringSequenceSquencesSorkNowniterations,而2)”,而“ loopsareBetterforConterContinuingUntilacTientInditionIntionismetismetistismetistwithOutpredefinedInedIterations.un

在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

SecLists
SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!