Leistungsstarke Python-Bibliotheken für leistungsstarke asynchrone Webentwicklung

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Die asynchronen Funktionen von Python haben die Webentwicklung revolutioniert. Ich hatte die Gelegenheit, mit mehreren leistungsstarken Bibliotheken zu arbeiten, die dieses Potenzial voll ausschöpfen. Lassen Sie uns in sechs Schlüsselbibliotheken eintauchen, die die asynchrone Webentwicklung erheblich beeinflusst haben.

FastAPI hat sich schnell zu meinem bevorzugten Framework für die Erstellung leistungsstarker APIs entwickelt. Seine Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und automatische API-Dokumentation sind außergewöhnlich. Die Verwendung von Python-Typhinweisen durch FastAPI verbessert die Lesbarkeit des Codes und ermöglicht die automatische Anforderungsvalidierung und Serialisierung.

Hier ist ein einfaches FastAPI-Anwendungsbeispiel:

<code class="language-python">from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}</code>

Dieser Code richtet eine Basis-API mit zwei Endpunkten ein. Der Typhinweis des item_id-Parameters validiert automatisch seinen ganzzahligen Datentyp.

Aiohttp hat sich sowohl für clientseitige als auch serverseitige asynchrone HTTP-Vorgänge als durchweg zuverlässig erwiesen. Seine Vielseitigkeit reicht von gleichzeitigen API-Anfragen bis zum Aufbau kompletter Webserver.

So verwenden Sie aiohttp als Client für mehrere gleichzeitige Anfragen:

<code class="language-python">import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for url, response in zip(urls, responses):
            print(f"{url}: {len(response)} bytes")

asyncio.run(main())</code>

Dieses Skript ruft gleichzeitig Inhalte von mehreren URLs ab und demonstriert so die Effizienz asynchroner Vorgänge.

Sanic hat mich mit seiner Flask-ähnlichen Einfachheit gepaart mit asynchroner Leistung beeindruckt. Es richtet sich an Entwickler, die mit Flask vertraut sind und dennoch das volle Potenzial der asynchronen Programmierung nutzen.

Eine grundlegende Sanic-Anwendung:

<code class="language-python">from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic("MyApp")

@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000)</code>

Dadurch wird ein einfacher JSON-API-Endpunkt eingerichtet, der die klare Syntax von Sanic hervorhebt.

Tornado war eine zuverlässige Wahl für die Erstellung skalierbarer, nicht blockierender Webanwendungen. Seine integrierte Netzwerkbibliothek ist besonders nützlich für Long-Polling und WebSockets.

Hier ist ein Beispiel für einen Tornado WebSocket-Handler:

<code class="language-python">import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket

class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    def open(self):
        print("WebSocket opened")

    def on_message(self, message):
        self.write_message(u"You said: " + message)

    def on_close(self):
        print("WebSocket closed")

if __name__ == "__main__":
    application = tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])
    application.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()</code>

Dieser Code richtet einen WebSocket-Server ein, der empfangene Nachrichten spiegelt.

Quart war transformativ bei Projekten, die eine Migration der Flask-Anwendung zum asynchronen Betrieb ohne eine vollständige Neufassung erforderten. Seine API spiegelt weitgehend die von Flask wider und sorgt so für einen reibungslosen Übergang.

Eine einfache Quart-Anwendung:

<code class="language-python">from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        data = await websocket.receive()
        await websocket.send(f"echo {data}")

if __name__ == '__main__':
    app.run()</code>

Dies veranschaulicht sowohl Standard- als auch WebSocket-Routen und zeigt die Vielseitigkeit von Quart.

Starlette dient als meine bevorzugte Grundlage für leichte ASGI-Frameworks. Als Basis für FastAPI zeichnet es sich durch den Aufbau leistungsstarker asynchroner Webdienste aus.

Eine grundlegende Starlette-Anwendung:

<code class="language-python">from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route

async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

app = Starlette(debug=True, routes=[
    Route('/', homepage),
])</code>

Dadurch wird eine einfache JSON-API eingerichtet, die das minimalistische Design von Starlette hervorhebt.

Durch die Arbeit mit diesen asynchronen Bibliotheken habe ich mehrere Best Practices für eine verbesserte Anwendungsleistung und -zuverlässigkeit gelernt.

Bei Aufgaben mit langer Laufzeit sind Hintergrundaufgaben oder Jobwarteschlangen unerlässlich, um ein Blockieren der Hauptereignisschleife zu verhindern. Hier ist ein Beispiel mit FastAPIs BackgroundTasks:

<code class="language-python">from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}</code>

Dadurch wird das Schreiben von Protokollen asynchron geplant, was eine sofortige API-Reaktion ermöglicht.

Für Datenbankoperationen sind asynchrone Datenbanktreiber von entscheidender Bedeutung. Bibliotheken wie asyncpg (PostgreSQL) und motor (MongoDB) sind von unschätzbarem Wert.

Bei der Interaktion mit externen APIs sind asynchrone HTTP-Clients mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuchen unerlässlich.

Was die Leistung betrifft, bieten FastAPI und Sanic im Allgemeinen eine überlegene Rohleistung für einfache APIs. Die Auswahl des Frameworks hängt jedoch häufig von den Projektanforderungen und der Vertrautheit des Teams ab.

FastAPI zeichnet sich durch automatische API-Dokumentation und Anforderungsvalidierung aus. Aiohttp bietet eine bessere Kontrolle über das HTTP-Client/Server-Verhalten. Sanic bietet Flask-ähnliche Einfachheit mit asynchronen Funktionen. Die integrierte Netzwerkbibliothek von Tornado ist ideal für WebSockets und Long-Polling. Quart erleichtert die Migration von Flask-Anwendungen zum asynchronen Betrieb. Starlette eignet sich hervorragend zum Erstellen benutzerdefinierter Frameworks oder leichter ASGI-Server.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese sechs Bibliotheken meine Fähigkeit, effiziente, leistungsstarke asynchrone Webanwendungen in Python zu erstellen, erheblich verbessert haben. Jedes verfügt über einzigartige Stärken und die optimale Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts ab. Durch den Einsatz dieser Tools und die Einhaltung asynchroner Best Practices habe ich hochgradig gleichzeitige, reaktionsfähige und skalierbare Webanwendungen erstellt.

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