FastAPI で非同期リクエストの処理とレスポンスを実装する方法-Python チュートリアル-php.cn

FastAPI で非同期リクエストの処理とレスポンスを実装する方法

PHPz

リリース： 2023-08-01 22:43:57

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FastAPI で非同期リクエストの処理と応答を実装する方法

はじめに:
FastAPI は、強力なパフォーマンスと使いやすさを提供し、高パフォーマンスの構築を容易にする最新の Python ベースの Web フレームワークです。ウェブアプリケーション。非同期リクエストの処理と応答は、FastAPI の強力な機能であり、これによりアプリケーションは、高い同時実行性や IO 集中型の操作に直面しても適切に実行できます。この記事では、FastAPI で非同期のリクエスト処理とレスポンスを実装する方法を紹介し、いくつかのコード例を示します。

1. 非同期処理の原則を理解する
従来の Web 開発では、各リクエストとレスポンスは同期しています。つまり、各リクエストはサーバースレッドをブロックし、処理が完了するまでレスポンスは返されません。非同期処理は、複数のリクエストを同時に処理し、リクエスト処理中にサーバースレッドを解放してサーバーの同時実行パフォーマンスを向上させることができる非ブロッキング方式です。 Python では、asyncio ライブラリを使用して非同期処理を実装できます。

2. FastAPI での非同期サポート
FastAPI は本質的に非同期処理をサポートしており、Starlette および pydantic ライブラリに基づいて非同期リクエストと応答を実装します。 FastAPI では、async および await キーワードを使用して非同期関数を定義し、async def を宣言することで関数を非同期関数としてマークできます。同時に、asyncio ライブラリによって提供されるいくつかのメソッドを使用して、非同期コードを作成することもできます。

3. クイックスタートの例
単純な非同期リクエストの処理と応答の例を実装してみましょう。

最初のステップは、FastAPI および uvicorn ライブラリをインストールすることです:

pip install fastapi uvicorn[standard]

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2 番目のステップは、main.py ファイルを作成し、次のコードを追加することです:

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks

app = FastAPI()

async def process_data(data):
    # 模拟耗时操作
    await asyncio.sleep(2)
    return {"result": data}

@app.post("/")
async def process_request(data: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(process_data, data)
    return {"message": "Request accepted"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

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3 番目のステップステップは、アプリケーションを実行します:

python main.py

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上記のコードでは、非同期関数 process_data を定義し、時間のかかる操作をシミュレートし、処理結果を返します。 main 関数では、app.post デコレーターを介して非同期リクエスト処理関数 process_request を定義します。このデコレーターはデータパラメーターを受け取り、process_data 非同期関数 Put を変換します。それをバックグラウンドタスクに入れて処理します。

4 番目のステップ、アプリケーションをテストします。
curl ツールまたはブラウザを使用して POST リクエストを送信できます。リクエストデータは {"data": "Hello World"}## です。 # 。返された応答では、リクエストが受け入れられたことを示すメッセージを受け取ります。

4. 概要

この記事の導入部を通じて、FastAPI での非同期リクエストの処理と応答の方法について学びました。非同期処理はサーバーの同時実行パフォーマンスを大幅に向上させることができ、大量の IO 集中型の操作を処理する場合に特に適しています。実際のアプリケーションでは、適切な非同期パターンとライブラリを選択して、特定のニーズに応じてアプリケーションを最適化できます。

参考資料: