如何在每个 FastAPI 端点中初始化和重用全局对象或变量
创建需要初始连接的通知客户端时,重要的是找到一种有效的方法在所有端点上利用它以避免性能延迟。我们提出了两种可能的方法来解决这种情况。
选项 1:利用 App.state
使用 app.state 属性,可以存储自定义类对象在主文件之外。这允许通过 Request 对象访问通知客户端,即使在使用使用 APIRouter 的子模块时也是如此。可以使用现已弃用的启动事件或生命周期函数来初始化对象。
示例:
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): app.state.n_client = NotificationClient() yield app.state.n_client.close() app = FastAPI(lifespan=lifespan) @app.get('/') async def main(request: Request): n_client = request.app.state.n_client # ...
选项 2:利用 Starlette 的寿命Handler
随着Starlette的生命周期处理程序的引入,对象的初始化和使用可以在request.state中进行管理。该处理程序还提供启动和关闭功能。通过将初始化的对象添加到状态字典中,可以使用 request.state 在端点内访问它。
示例:
from fastapi import FastAPI, Request from contextlib import asynccontextmanager @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): n_client = NotificationClient() yield {'n_client': n_client} n_client.close() app = FastAPI(lifespan=lifespan) @app.get('/') async def main(request: Request): n_client = request.state.n_client # ...
两种方法都提供有效的在 FastAPI 端点中重用全局对象或变量的解决方案。最适合特定应用程序的选项将取决于特定的要求和架构。
以上是如何跨所有 FastAPI 端点高效地初始化和重用全局对象?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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