在 FastAPI 端点中使用 ThreadPoolExecutor 的潜在陷阱
在 FastAPI 端点中使用并发.futures.ThreadPoolExecutor 会引起对线程管理和潜在系统资源的担忧精疲力尽。以下是关键考虑因素:
线程增殖和资源匮乏
ThreadPoolExecutor 管理线程池。每个端点调用都可能创建新线程,从而导致线程过度增殖。这可能会给系统资源带来压力,尤其是当多个请求同时发生时。
HTTPX 的改进方法
为了减轻这些风险,建议改用 HTTPX 库。 HTTPX 提供了一个异步客户端,无需创建新线程即可高效处理多个请求。
HTTPX 配置
HTTPX 客户端可以配置为控制连接数并保持-活动连接,允许您根据应用程序的需求定制行为。
FastAPI 中的异步支持
FastAPI 本身支持使用 async 关键字的异步操作。这允许您异步执行 HTTP 请求,而不会阻塞事件循环。
异步函数和 HTTPX
要在 FastAPI 端点中异步使用 HTTPX,请定义一个异步函数使用 AsyncClient 实例发出 HTTP 请求。
管理 HTTPX 客户端
您可以使用 FastAPI 中的生命周期挂钩来管理 HTTPX 客户端的生命周期。这可确保客户端在启动时初始化并在关闭时关闭,以正确处理资源清理。
流式响应
为了避免将整个响应正文读入内存,请考虑在 HTTPX 和 FastAPI 的 StreamingResponse 类中使用流响应。
示例代码
以下是使用 HTTPX 并优化线程管理的 FastAPI 端点的示例:
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager import httpx import asyncio async def lifespan(app: FastAPI): # HTTPX client settings limits = httpx.Limits(max_keepalive_connections=5, max_connections=10) timeout = httpx.Timeout(5.0, read=15.0) # Initialize the HTTPX client async with httpx.AsyncClient(limits=limits, timeout=timeout) as client: yield {'client': client} app = FastAPI(lifespan=lifespan) @asynccontextmanager async def send(client): req = client.build_request('GET', URL) yield await client.send(req, stream=True) @app.get('/') async def main(request: Request): client = request.state.client # Make HTTPX requests in a loop responses = [await send(client) for _ in range(5)] # Use a streaming response to return the first 50 chars of each response return StreamingResponse(iter_response(responses))
以上是为什么不建议在 FastAPI 端点中使用 ThreadPoolExecutor?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

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不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

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Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

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