


Pourquoi devriez-vous utiliser une seule application FastAPI et une seule instance TestClient
Dans le développement FastAPI, en particulier pour les projets plus importants, l'utilisation d'une seule instance d'application FastAPI et d'une seule instance TestClient tout au long de votre projet est cruciale pour maintenir la cohérence, optimiser les performances et garantir la fiabilité. Examinons les raisons de cette bonne pratique et explorons des exemples pratiques.
1. Cohérence à l’échelle de l’application
La création de plusieurs instances d'application FastAPI peut introduire des incohérences. Chaque instance possède son propre état interne, sa propre configuration middleware et sa propre gestion des dépendances. Le partage de données avec état, telles que le stockage en mémoire ou les connexions à une base de données, entre plusieurs instances peut entraîner des comportements et des erreurs imprévisibles.
2. Performances améliorées
Chaque instance TestClient établit sa propre connexion HTTP et initialise les dépendances. L'utilisation d'un seul TestClient minimise les frais généraux, ce qui accélère l'exécution des tests.
3. Prévenir les problèmes d'initialisation
Les applications FastAPI initialisent souvent les ressources, y compris les connexions à la base de données ou les tâches en arrière-plan, lors du démarrage. Plusieurs instances peuvent provoquer des initialisations redondantes ou des conflits de ressources.
Exemple de code pratique
Approche correcte : application unique et 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"]}
Approche incorrecte : instances multiples
# 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
Problèmes courants avec plusieurs instances
- État incohérent : L'état partagé (comme une base de données) se comporte indépendamment dans différentes instances d'application.
- Initialisation des dépendances redondantes : Les dépendances telles que les connexions à la base de données peuvent être initialisées plusieurs fois, entraînant potentiellement un épuisement des ressources.
- Événements de démarrage/arrêt qui se chevauchent : Plusieurs instances d'application déclenchent indépendamment des événements de démarrage et d'arrêt, provoquant un comportement inutile ou conflictuel.
Bonnes pratiques
Structure du projet pour la réutilisabilité
Créez votre application FastAPI dans un fichier séparé (par exemple, app.py
) et importez-la si nécessaire.
# 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)
Exploiter les appareils pytest pour les instances partagées
Les appareils pytest gèrent efficacement les ressources partagées, telles que 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
Documentation pertinente
- Starlette TestClient
- Test avec FastAPI
- Pytest des luminaires
En respectant ces directives, votre projet FastAPI sera plus cohérent, efficace et plus facile à maintenir.
Photo de Shawon Dutta : https://www.php.cn/link/e2d083a5fd066b082d93042169313e21
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
