在 FastAPI 开发中,特别是对于大型项目,在整个项目中使用单个 FastAPI 应用程序实例和单个 TestClient 实例对于保持一致性、优化性能和确保可靠性至关重要。 让我们研究一下这种最佳实践背后的原因并探索实际示例。
1.应用程序范围内的一致性
创建多个 FastAPI 应用实例可能会导致不一致。每个实例都拥有自己的内部状态、中间件配置和依赖关系管理。 跨多个实例共享有状态数据(例如内存存储或数据库连接)可能会导致不可预测的行为和错误。
2.增强的性能
每个 TestClient 实例建立自己的 HTTP 连接并初始化依赖项。使用单个 TestClient 可最大限度地减少开销,从而加快测试执行速度。
3.防止初始化问题
FastAPI 应用程序经常在启动期间初始化资源,包括数据库连接或后台任务。 多个实例可能会导致冗余初始化或资源冲突。
实践代码示例
正确方法:单个应用程序和 TestClient
from fastapi import FastAPI, Depends from fastapi.testclient import TestClient # Single FastAPI app instance app = FastAPI() # Simple in-memory database database = {"items": []} # Dependency function def get_database(): return database @app.post("/items/") def create_item(item: str, db: dict = Depends(get_database)): db["items"].append(item) return {"message": f"Item '{item}' added."} @app.get("/items/") def list_items(db: dict = Depends(get_database)): return {"items": db["items"]} # Single TestClient instance client = TestClient(app) # Test functions def test_create_item(): response = client.post("/items/", json={"item": "foo"}) assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"message": "Item 'foo' added."} def test_list_items(): response = client.get("/items/") assert response.status_code == 200 assert response.json() == {"items": ["foo"]}
错误方法:多个实例
# Incorrect: Multiple app instances app1 = FastAPI() app2 = FastAPI() # Incorrect: Multiple TestClient instances client1 = TestClient(app1) client2 = TestClient(app2) # Problem: State changes in client1 won't affect client2
多实例的常见问题
- 不一致的状态:共享状态(如数据库)在不同的应用程序实例之间独立运行。
- 冗余依赖项初始化:数据库连接等依赖项可能会多次初始化,可能导致资源耗尽。
- 重叠的启动/关闭事件:多个应用实例独立触发启动和关闭事件,导致不必要或冲突的行为。
最佳实践
可重用性项目结构
在单独的文件(例如 app.py
)中创建 FastAPI 应用程序并在需要时导入。
# app.py from fastapi import FastAPI app = FastAPI() # Add your routes here
# main.py from fastapi.testclient import TestClient from app import app client = TestClient(app)
利用共享实例的 pytest 装置
pytest 装置有效管理共享资源,例如 TestClient:
import pytest from fastapi.testclient import TestClient from app import app @pytest.fixture(scope="module") def test_client(): client = TestClient(app) yield client # Ensures proper cleanup
def test_example(test_client): response = test_client.get("/items/") assert response.status_code == 200
相关文档
- Starlette 测试客户端
- 使用 FastAPI 进行测试
- pytest 装置
通过遵守这些准则,您的 FastAPI 项目将更加一致、高效且更易于维护。
肖恩·杜塔拍摄:https://www.php.cn/link/e2d083a5fd066b082d93042169313e21
以上是为什么应该使用单个 FastAPI 应用程序和 TestClient 实例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

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

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

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

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

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