So implementieren Sie die Parallelverarbeitung und asynchrone Aufrufe von Anforderungen in FastAPI

So implementieren Sie Parallelverarbeitung und asynchrone Aufrufe von Anfragen in FastAPI

FastAPI ist ein leistungsstarkes Python-Webframework, das Parallelverarbeitung und asynchrone Aufrufe unterstützt, was uns dabei helfen kann, Anfragen effizienter zu verarbeiten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Parallelverarbeitung und asynchrone Aufrufe von Anforderungen in FastAPI implementiert werden, und es werden relevante Codebeispiele bereitgestellt.

1. Parallele Verarbeitung von Anforderungen

Um die parallele Verarbeitung von Anforderungen in FastAPI zu implementieren, können wir dazu das concurrent.futures-Modul von Python verwenden. Führen Sie zunächst dieses Modul in das Projekt ein: concurrent.futures模块来实现。首先，在项目中引入该模块：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

然后，在需要进行并行处理的请求处理函数中，创建一个线程池，并使用executor.submit()方法将任务提交到线程池中。示例如下：

@app.get("/process")
async def process_request():
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        result1 = executor.submit(process_task1)
        result2 = executor.submit(process_task2)

    # 等待任务完成
    result1 = result1.result()
    result2 = result2.result()

    # 返回任务结果
    return {"result1": result1, "result2": result2}

在上述代码中，process_task1和process_task2是我们需要并行处理的任务函数。executor.submit()方法将任务提交到线程池中，并返回一个Future对象，使用result()方法可以获取任务的执行结果。

2. 异步调用

在FastAPI中实现异步调用，我们可以使用Python的asyncio模块来实现。首先，在项目中引入该模块：

import asyncio

然后，在需要进行异步调用的请求处理函数中，将需要异步执行的任务封装成协程函数，并使用asyncio.create_task()方法将任务添加到事件循环中。示例如下：

@app.get("/process")
async def process_request():
    loop = asyncio.get_event_loop()

    task1 = loop.create_task(process_task1())
    task2 = loop.create_task(process_task2())

    await asyncio.wait([task1, task2])

    # 返回任务结果
    return {"result1": task1.result(), "result2": task2.result()}

在上述代码中，process_task1和process_task2是我们需要异步调用的协程函数。create_task()方法将协程函数包装成任务，并将其添加到事件循环中。使用await asyncio.wait()方法等待所有任务完成。

需要注意的是，为了使FastAPI能够支持异步调用，我们需要使用UVicorn作为Web服务器，示例命令如下：

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --proxy-headers

其中，main是入口文件的名称，app是FastAPI应用对象，--workersrrreee

Erstellen Sie dann in der Anforderungsverarbeitungsfunktion, die parallel verarbeitet werden muss, einen Thread-Pool und verwenden Sie die Methode executor.submit(), um die zu senden Aufgabe an den Thread im Pool. Ein Beispiel ist wie folgt:

rrreee

Im obigen Code sind process_task1 und process_task2 die Aufgabenfunktionen, die wir parallel verarbeiten müssen. Die Methode executor.submit() sendet die Aufgabe an den Thread-Pool und gibt ein Future-Objekt zurück. Verwenden Sie die Methode result(), um das zu erhalten Ausführungsergebnisse der Aufgabe.

Asynchroner Aufruf🎜🎜🎜Um asynchrone Aufrufe in FastAPI zu implementieren, können wir das asyncio-Modul von Python verwenden, um es zu implementieren. Führen Sie zunächst dieses Modul in das Projekt ein: 🎜rrreee🎜 Kapseln Sie dann in der Anforderungsverarbeitungsfunktion, die asynchron aufgerufen werden muss, die Aufgabe, die asynchron ausgeführt werden muss, in eine Coroutine-Funktion und verwenden Sie asyncio.create_task() Die Methode fügt die Aufgabe der Ereignisschleife hinzu. Ein Beispiel ist wie folgt: 🎜rrreee🎜Im obigen Code sind process_task1 und process_task2 Coroutine-Funktionen, die wir asynchron aufrufen müssen. Die Methode create_task() bindet die Coroutine-Funktion in eine Aufgabe ein und fügt sie der Ereignisschleife hinzu. Verwenden Sie die Methode await asyncio.wait(), um zu warten, bis alle Aufgaben abgeschlossen sind. 🎜🎜Es ist zu beachten, dass wir UVicorn als Webserver verwenden müssen, damit FastAPI asynchrone Aufrufe unterstützt. Der Beispielbefehl lautet wie folgt: 🎜rrreee🎜wobei main der Name von ist die Eintragsdatei und app ist das FastAPI-Anwendungsobjekt, und der Parameter --workers gibt die Anzahl der Arbeitsprozesse auf dem Server an. 🎜🎜Durch die oben genannten Schritte können wir eine parallele Verarbeitung und asynchrone Aufrufe von Anforderungen in FastAPI implementieren und so die Leistung der Anforderungsverarbeitung und die Parallelitätsfähigkeiten verbessern. Wenn eine große Anzahl von Anfragen verarbeitet werden muss, können parallele Verarbeitung und asynchrone Aufrufe die Reaktionsgeschwindigkeit und den Durchsatz des Systems verbessern, sodass wir Anfragen in Situationen mit hoher Parallelität effektiver bearbeiten können. 🎜🎜Zusammenfassend stellt dieser Artikel die Implementierung der Parallelverarbeitung und des asynchronen Aufrufs von Anforderungen in FastAPI vor und stellt entsprechende Codebeispiele bereit. Durch die Anwendung dieser Techniken können wir die Leistungsvorteile von FastAPI besser nutzen und die Leistung und gleichzeitigen Verarbeitungsfähigkeiten von Webanwendungen verbessern. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die Parallelverarbeitung und asynchrone Aufrufe von Anforderungen in FastAPI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!