FastAPI を使用して高性能の非同期 Web アプリケーションを構築する
FastAPI を使用して高パフォーマンスの非同期 Web アプリケーションを構築する
インターネットの急速な発展に伴い、Web アプリケーションのパフォーマンスと効率が焦点の 1 つになっています。ユーザーの数。従来の Web フレームワークは、多くの場合、大量のリクエストを処理する際に非効率的であり、高い同時実行要件を満たすことができません。 Web アプリケーションのパフォーマンスと効率を向上させるために、FastAPI が登場しました。
FastAPI は、卓越したパフォーマンスを実現しながら、シンプルさと使いやすさを維持する、最新の Python ベースの Web フレームワークです。 FastAPI は非同期プログラミング モデルを採用し、Python のコルーチンと非同期 IO メカニズムを使用して、アプリケーションが大量の同時リクエストを効率的に処理できるようにします。ここでは、FastAPI を使用して高性能な非同期 Web アプリケーションを構築する方法を紹介します。
- FastAPI のインストール
まず、pip コマンドを使用して FastAPI をインストールする必要があります:
pip install fastapi
- コードの記述
次に、main.py などの Python ファイルを作成し、次のコードを記述します。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"message": "Hello, World!"}
上記のコードは、FastAPI アプリケーションを作成し、GET リクエスト ルートを定義します。「/」はルートを表します。ディレクトリ。ルートディレクトリにアクセスすると、「Hello, World!」を含むJSONレスポンスが返されます。
- アプリケーションの実行
uvicorn を使用して FastAPI アプリケーションを実行します:
uvicorn main:app --reload
これで、FastAPI アプリケーションが実行されます。ブラウザを開いて http://localhost:8000 にアクセスすると、「Hello, World!」という応答が表示されます。
- 非同期処理関数の作成
FastAPI は、リクエストを処理するための非同期処理関数の使用をサポートしています。以下は、非同期処理関数の使用例です。
from fastapi import FastAPI import asyncio app = FastAPI() async def background_task(): while True: print("Running background task...") await asyncio.sleep(1) @app.get("/") async def root(): asyncio.create_task(background_task()) return {"message": "Hello, World!"}
上記のコードでは、「バックグラウンド タスクを実行中...」を毎秒出力する非同期タスク background_task() を定義します。ルートルート「/」のハンドラー関数では、asyncio.create_task()を使用してバックグラウンドタスクを作成します。このように、ルートディレクトリにアクセスすると、同時にbackground_task()の実行が開始されます。
- リクエスト パラメータの処理
FastAPI は、URL パス パラメータ、クエリ パラメータ、リクエスト本文などを介したパラメータの受け渡しをサポートしており、非常に柔軟です。以下は、URL パス パラメーターとクエリ パラメーターの使用例です。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q}
上記のコードでは、パス パラメーター item_id とクエリ パラメーター q を使用して GET リクエスト ルートを定義します。たとえば、/items/42?q=test にアクセスすると、次の応答が返されます。
{ "item_id": 42, "q": "test" }
- 非同期データベース操作
FastAPI は本質的に非同期操作をサポートしており、非同期データベース対話で簡単に使用できます。以下は、非同期データベース操作の使用例です。
from fastapi import FastAPI from databases import Database app = FastAPI() database = Database("sqlite:///test.db") @app.on_event("startup") async def startup(): await database.connect() @app.on_event("shutdown") async def shutdown(): await database.disconnect() @app.get("/") async def root(): query = "SELECT * FROM items" items = await database.fetch_all(query) return {"items": items}
上記のコードでは、データベース ライブラリを使用して SQLite データベース接続を作成し、アプリケーションの起動時とシャットダウン時に接続操作と切断操作を実行します。ルート ルートのハンドラー関数で、SELECT クエリを実行し、結果を返します。
- アプリケーションのデプロイ
uvicorn、Gunicorn などのツールを使用して、FastAPI アプリケーションを実稼働環境にデプロイします。たとえば、Gunicorn を使用して FastAPI アプリケーションをデプロイします。
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
上記のコマンドは 4 つのプロセスを開始し、UvicornWorker を使用してリクエストを処理します。
概要
FastAPI は、高パフォーマンスの非同期 Web アプリケーションの構築に役立つ、非常に強力な最新の Web フレームワークです。 Python の非同期プログラミング機能を活用することで、大量の同時リクエストを簡単に処理し、効率的なデータベース操作を実現できます。個人プロジェクトを開発している場合でも、エンタープライズ レベルのアプリケーションを構築している場合でも、FastAPI は試してみる価値のあるオプションです。
以上がFastAPI を使用して高性能の非同期 Web アプリケーションを構築するの詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









Swoole を使用して高性能 HTTP リバース プロキシ サーバーを実装する方法 Swoole は、PHP 言語に基づいた高性能、非同期、同時ネットワーク通信フレームワークです。一連のネットワーク機能を提供し、HTTP サーバー、WebSocket サーバーなどの実装に使用できます。この記事では、Swoole を使用して高性能 HTTP リバース プロキシ サーバーを実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。環境構成 まず、サーバーに Swoole 拡張機能をインストールする必要があります

PHP と WebSocket: 高性能リアルタイム アプリケーションの構築 インターネットが発展し、ユーザーのニーズが高まるにつれて、リアルタイム アプリケーションはますます一般的になってきています。従来の HTTP プロトコルには、最新のデータを取得するために頻繁なポーリングや長時間のポーリングが必要になるなど、リアルタイム データを処理する場合にいくつかの制限があります。この問題を解決するために、WebSocket が登場しました。 WebSocket は、双方向通信機能を提供する高度な通信プロトコルであり、ブラウザとサーバーの間でリアルタイムの送受信を可能にします。

C++ は、開発者に柔軟性と拡張性を提供する高性能プログラミング言語です。特に大規模なデータ処理シナリオでは、C++ の効率と高速な計算速度が非常に重要です。この記事では、大規模なデータ処理のニーズに対応するために C++ コードを最適化するためのテクニックをいくつか紹介します。従来の配列の代わりに STL コンテナを使用する C++ プログラミングでは、配列は一般的に使用されるデータ構造の 1 つです。ただし、大規模なデータ処理では、vector、deque、list、set などの STL コンテナーを使用すると、より多くの処理が実行される可能性があります。

科学技術の継続的な発展に伴い、音声認識技術も大きく進歩し、応用されています。音声認識アプリケーションは、音声アシスタント、スマート スピーカー、仮想現実などの分野で広く使用されており、より便利でインテリジェントな対話方法を人々に提供しています。高性能音声認識アプリケーションを実装する方法は、検討する価値のある問題となっています。近年、音声認識アプリケーションの開発において、高機能なプログラミング言語としてGo言語が注目を集めています。 Go 言語は、同時実行性が高く、記述が簡潔で、実行速度が速いという特徴があり、高パフォーマンスの言語を構築するのに非常に適しています。

Go 言語を使用して高性能の顔認識アプリケーションを開発する 要約: 顔認識テクノロジは、今日のインターネット時代において非常に人気のあるアプリケーション分野です。この記事では、Go 言語を使用して高性能の顔認識アプリケーションを開発する手順とプロセスを紹介します。 Go 言語の同時実行性、高性能、使いやすさの機能を使用することで、開発者は高性能の顔認識アプリケーションをより簡単に構築できます。はじめに: 今日の情報社会では、顔認識技術はセキュリティ監視、顔決済、顔ロック解除などの分野で広く使用されています。インターネットの急速な発展により、

スムーズなビルド: Maven イメージ アドレスを正しく構成する方法 Maven を使用してプロジェクトをビルドする場合、正しいイメージ アドレスを構成することが非常に重要です。ミラー アドレスを適切に構成すると、プロジェクトの構築を迅速化し、ネットワークの遅延などの問題を回避できます。この記事では、Maven ミラー アドレスを正しく構成する方法と、具体的なコード例を紹介します。 Maven イメージ アドレスを構成する必要があるのはなぜですか? Maven は、プロジェクトの自動構築、依存関係の管理、レポートの生成などを行うことができるプロジェクト管理ツールです。 Maven でプロジェクトをビルドする場合、通常は

Maven プロジェクトのパッケージ化ステップ ガイド: ビルド プロセスを最適化し、開発効率を向上させる ソフトウェア開発プロジェクトがますます複雑になるにつれて、プロジェクト構築の効率と速度は開発プロセスにおいて無視できない重要な要素になっています。人気のあるプロジェクト管理ツールとして、Maven はプロジェクトの構築において重要な役割を果たします。このガイドでは、Maven プロジェクトのパッケージ化手順を最適化することで開発効率を向上させる方法を検討し、具体的なコード例を示します。 1. プロジェクトの構造を確認する Maven プロジェクトのパッケージ化ステップの最適化を開始する前に、まず確認する必要があります。

Golang を使用してブラウザベースのアプリケーションを構築する Golang は JavaScript と組み合わせて、動的なフロントエンド エクスペリエンスを構築します。 Golang をインストールする: https://golang.org/doc/install にアクセスします。 Golang プロジェクトをセットアップします。 main.go というファイルを作成します。 GorillaWebToolkit の使用: HTTP リクエストを処理するための GorillaWebToolkit コードを追加します。 HTML テンプレートの作成: template サブディレクトリに、メイン テンプレートであるindex.html を作成します。
