FastAPI 以串行方式而不是并行方式执行 API 调用
问题陈述:
虽然 FastAPI 提供并行功能,但 API通过多个浏览器选项卡同时发出的调用将按顺序而不是并行处理。当使用 def 而不是 async def 定义端点时,就会出现此行为。
分析和解决方案:
FastAPI 利用外部线程池来处理使用 def 定义的端点。当此类端点收到请求时,FastAPI 在线程池之外的单独线程中运行它。然而,一次只能处理一个请求,导致顺序请求处理而不是真正的并行性。
相反,使用 async def 定义的端点直接在主事件循环中执行,从而允许真正的并行请求处理。这是因为在等待异步操作时,async def 端点中的等待调用会屈服于事件循环中的其他任务。
要解决此问题,请确保定义不需要阻塞 I/O 绑定操作的端点使用 async def 来利用 FastAPI 的并行功能。以下是可以并行执行的端点示例:
@app.get("/ping") async def ping(request: Request): print("Hello") await asyncio.sleep(5) print("bye") return {"ping": "pong!"}
其他见解:
- 阻塞操作,例如 time.sleep(),在 async def 端点中,将阻塞整个服务器,呈现并行处理的好处
- CPU 密集型任务或阻塞 I/O 操作可以使用 run_in_threadpool()、loop.run_in_executor()、ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 等技术在单独的线程或进程中执行。
- 增加worker(进程)数量可以增强并发性并服务更多请求
- 对于繁重的后台计算,请考虑使用 apscheduler 中的 Celery 或 AsyncIOScheduler 等工具。
以上是为什么我的 FastAPI 应用程序按顺序而不是并行处理并发请求?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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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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