FastAPI Uvicorn = 驚異的なスピード: 誇大宣伝の背後にある技術
Uvicorn: Python 用の高性能 ASGI サーバー
Uvicorn は、uvloop と httptools を使用して構築された超高速の非同期サーバー ゲートウェイ インターフェイス (ASGI) サーバーです。 その軽量設計と効率的な非同期ベースのアーキテクチャにより、最新の Python Web アプリケーションで人気の選択肢となっています。
主要コンポーネントと機能:
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Uvloop と Httptools: Uvicorn は、asyncio に代わる Cython ベースのイベント ループである uvloop を活用し、大幅なパフォーマンス向上 (2 ~ 4 倍) を提供します。 Node.js HTTP パーサーの Python 実装である Httptools は、効率をさらに高めます。
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ASGI 互換性: Uvicorn は ASGI 標準に準拠しており、さまざまな非同期 Python フレームワークとのシームレスな統合を可能にします。 HTTP、WebSocket、および Pub/Sub ブロードキャストをサポートしており、将来のプロトコル拡張の可能性があります。 (ASGI 仕様: https://www.php.cn/link/bdd1b613ee6fcac7694cf648430358ce)
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ASGI が重要な理由: ASGI は、Python に標準化された非同期ゲートウェイ インターフェイスが以前に欠如していた問題に対処します。この共通標準により、非同期フレームワーク間の相互運用性が可能になり、ハイパフォーマンス Web 開発における Node.js や Golang との Python の競争力が高まります。 重要なのは、ASGI の HTTP/2 と WebSocket のサポートにより、古い WSGI 標準よりも優れた利点が得られるということです。
Uvicorn の使用:
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インストール:
pip install uvicorn
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アプリケーション例 (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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ユビコーンを実行中:
- コマンドライン:
uvicorn example:app
- スクリプト:
- コマンドライン:
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 は広範なコマンドライン オプションを提供します (uvicorn --help
で表示)。
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高度な使用法 (構成およびサーバー インスタンス): より詳細な制御を行うには、構成とライフサイクル管理に
uvicorn.Config
とuvicorn.Server
を使用します。 例は原文で提供されています。 -
FastAPI 統合: 最新の高性能 Web フレームワークである FastAPI は、その速度、信頼性、および WebSocket や HTTP/2 などの最新機能のサポートにより、Uvicorn をデフォルトのサーバーとして使用します。 Uvicorn を使用した簡単な FastAPI の例も原文に含まれています。
FastAPI が Uvicorn を選択する理由: FastAPI の Uvicorn への依存は戦略的です。 Uvicorn の非同期機能は、FastAPI のパフォーマンス指向の設計を完全に補完し、高い同時実行性を効率的かつ確実に処理できるようにします。
Leapcell: FastAPI 導入のためのサーバーレス プラットフォーム
Leapcell は、FastAPI アプリケーションを展開するための理想的なプラットフォームとして提示されており、以下を提供します。
- 多言語サポート (JavaScript、Python、Go、Rust)。
- 無制限のプロジェクトを無料で展開 (従量課金制)。
- 費用対効果の高い価格設定。
- ユーザーフレンドリーなインターフェイスと自動化された CI/CD。
- スケーラビリティと高性能。
詳細については、Leapcell のドキュメントと Twitter (https://www.php.cn/link/7884effb9452a6d7a7a79499ef854afd) を参照してください。
以上がFastAPI Uvicorn = 驚異的なスピード: 誇大宣伝の背後にある技術の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
