


Warum wird die Verwendung von ThreadPoolExecutor in FastAPI-Endpunkten nicht empfohlen?
Potenzielle Fallstricke bei der Verwendung von ThreadPoolExecutor in FastAPI-Endpunkten
Die Verwendung von concurrent.futures.ThreadPoolExecutor in FastAPI-Endpunkten wirft Bedenken hinsichtlich der Thread-Verwaltung und potenzieller Systemressourcen auf Erschöpfung. Hier sind die wichtigsten Überlegungen:
Thread-Proliferation und Ressourcenmangel
ThreadPoolExecutor verwaltet einen Thread-Pool. Jeder Endpunktaufruf kann möglicherweise neue Threads erstellen, was zu einer übermäßigen Thread-Vermehrung führt. Dies kann die Systemressourcen belasten, insbesondere wenn mehrere Anfragen gleichzeitig erfolgen.
Verbesserter Ansatz mit HTTPX
Um diese Risiken zu mindern, wird empfohlen, stattdessen die HTTPX-Bibliothek zu verwenden. HTTPX bietet einen asynchronen Client, der mehrere Anfragen effizient verarbeitet, ohne neue Threads zu erstellen.
HTTPX-Konfiguration
Der HTTPX-Client kann so konfiguriert werden, dass er die Anzahl der Verbindungen steuert und hält. aktive Verbindungen, sodass Sie das Verhalten an die Anforderungen Ihrer Anwendung anpassen können.
Asynchrone Unterstützung in FastAPI
FastAPI unterstützt nativ asynchrone Vorgänge mit dem Schlüsselwort async. Dadurch können Sie HTTP-Anfragen asynchron ausführen, ohne die Ereignisschleife zu blockieren.
Asynchrone Funktionen und HTTPX
Um HTTPX asynchron in einem FastAPI-Endpunkt zu verwenden, definieren Sie eine asynchrone Funktion Dadurch werden die HTTP-Anfragen über die AsyncClient-Instanz gestellt.
HTTPX-Client verwalten
Sie können die Lebensdauer des HTTPX-Clients mithilfe eines Lifespan-Hooks in FastAPI verwalten. Dadurch wird sichergestellt, dass der Client beim Start initialisiert und beim Herunterfahren geschlossen wird, um die Ressourcenbereinigung ordnungsgemäß durchzuführen.
Antworten streamen
Um zu vermeiden, dass der gesamte Antworttext in den Speicher eingelesen wird, sollten Sie Folgendes in Betracht ziehen Verwenden von Streaming-Antworten in HTTPX und der StreamingResponse-Klasse von FastAPI.
Beispielcode
Hier ist ein Beispiel eines FastAPI-Endpunkts, der HTTPX verwendet und die Thread-Verwaltung optimiert:
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))
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
