


FastAPI Uvicorn = Rasante Geschwindigkeit: Die Technologie hinter dem Hype
Uvicorn: Ein leistungsstarker ASGI-Server für Python
Uvicorn ist ein blitzschneller Asynchronous Server Gateway Interface (ASGI)-Server, der mit uvloop und httptools erstellt wurde. Sein leichtes Design und die effiziente asynchrone Architektur machen es zu einer beliebten Wahl für moderne Python-Webanwendungen.
Schlüsselkomponenten und Funktionalität:
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Uvloop und Httptools: Uvicorn nutzt uvloop, einen Cython-basierten Event-Loop-Ersatz für Asyncio, der eine deutliche Leistungssteigerung (2-4x) bietet. Httptools, eine Python-Implementierung des Node.js-HTTP-Parsers, steigert die Effizienz weiter.
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ASGI-Kompatibilität: Uvicorn hält sich an den ASGI-Standard und ermöglicht so eine nahtlose Integration mit verschiedenen asynchronen Python-Frameworks. Es unterstützt HTTP, WebSockets und Pub/Sub-Broadcasts mit Potenzial für zukünftige Protokollerweiterungen. (ASGI-Spezifikation: https://www.php.cn/link/bdd1b613ee6fcac7694cf648430358ce)
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Warum ASGI wichtig ist: ASGI behebt das bisherige Fehlen einer standardisierten asynchronen Gateway-Schnittstelle in Python. Dieser gemeinsame Standard ermöglicht die Interoperabilität zwischen asynchronen Frameworks und steigert die Wettbewerbsfähigkeit von Python gegenüber Node.js und Golang in der Hochleistungs-Webentwicklung. Entscheidend ist, dass die Unterstützung von ASGI für HTTP/2 und WebSockets Vorteile gegenüber dem älteren WSGI-Standard bietet.
Uvicorn verwenden:
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Installation:
pip install uvicorn
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Beispielanwendung (example.py):
async def app(scope, receive, send): assert scope['type'] == 'http' await send({ 'type': 'http.response.start', 'status': 200, 'headers': [ [b'content-type', b'text/plain'], ] }) await send({ 'type': 'http.response.body', 'body': b'Hello, world!', })
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Laufendes Uvicorn:
- Befehlszeile:
uvicorn example:app
- Skript:
- Befehlszeile:
import uvicorn async def app(scope, receive, send): # ... application code ... if __name__ == "__main__": uvicorn.run("example:app", host="127.0.0.1", port=8000, log_level="info")
Uvicorn bietet umfangreiche Befehlszeilenoptionen (Anzeigen mit uvicorn --help
).
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Erweiterte Nutzung (Konfiguration und Serverinstanzen): Für eine detailliertere Steuerung verwenden Sie
uvicorn.Config
unduvicorn.Server
für die Konfiguration und das Lebenszyklusmanagement. Beispiele finden Sie im Originaltext. -
FastAPI-Integration: FastAPI, ein modernes, leistungsstarkes Web-Framework, verwendet Uvicorn aufgrund seiner Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Unterstützung für moderne Funktionen wie WebSockets und HTTP/2 als Standardserver. Ein einfaches FastAPI-Beispiel mit Uvicorn ist ebenfalls im Originaltext enthalten.
Warum sich FastAPI für Uvicorn entscheidet: FastAPIs Vertrauen in Uvicorn ist strategisch. Die asynchronen Fähigkeiten von Uvicorn ergänzen das leistungsorientierte Design von FastAPI perfekt und ermöglichen eine effiziente und zuverlässige Handhabung hoher Parallelität.
Leapcell: Eine serverlose Plattform für die FastAPI-Bereitstellung
Leapcell wird als ideale Plattform für die Bereitstellung von FastAPI-Anwendungen präsentiert und bietet:
- Mehrsprachige Unterstützung (JavaScript, Python, Go, Rust).
- Kostenlose Bereitstellung unbegrenzter Projekte (Pay-as-you-go).
- Kostengünstige Preisgestaltung.
- Benutzerfreundliche Oberfläche und automatisiertes CI/CD.
- Skalierbarkeit und hohe Leistung.
Weitere Informationen finden Sie in der Leapcell-Dokumentation und auf Twitter (https://www.php.cn/link/7884effb9452a6d7a7a79499ef854afd).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFastAPI Uvicorn = Rasante Geschwindigkeit: Die Technologie hinter dem Hype. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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 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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
