httpx는 어떻게 FastAPI에서 안전하고 효율적인 다운스트림 HTTP 요청을 향상시킬 수 있습니까?
httpx를 사용하여 FastAPI에서 안전하게 다운스트림 HTTP 요청 만들기
표준 Python 요청 라이브러리를 사용하여 FastAPI에서 HTTP 요청을 만들 때 동시 요청 중에 스레드 안전이 문제가 됩니다. 이 문제를 효과적으로 해결하려면 스레드 안전성과 향상된 성능을 모두 제공하는 라이브러리인 httpx를 사용하는 것이 좋습니다.
httpx 비동기 API 사용
httpx는 비동기 API와 함께 제공되므로 쉽게 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 여러 동시 작업을 효율적으로 처리하면서 HTTP 요청을 수행합니다. 다음은 FastAPI 엔드포인트 내에서의 사용 예입니다.
from httpx import AsyncClient from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") async def startup_event(): app.state.client = AsyncClient() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') async def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') r = await client.send(req, stream=True) return StreamingResponse(r.aiter_raw(), background=BackgroundTask(r.aclose))
이 예에서
- startup_event()는 공유 httpx AsyncClient를 앱 상태에서 초기화하고 저장합니다.
- shutdown_event()는 애플리케이션 적용 시 클라이언트를 정상적으로 종료합니다. shutdown.
- home()은 공유 클라이언트를 사용하여 https://www.example.com에 대한 HTTP 요청을 수행하고 스트리밍을 활용하여 대규모 응답을 효율적으로 처리합니다.
사용 httpx 동기 API
async def로 엔드포인트를 정의하는 것을 원하지 않는 경우 httpx의 동기 API를 선택해야 합니다. 이 접근 방식은 스레드 안전성을 유지하고 엔드포인트 구현을 단순화합니다.
from httpx import Client from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") def startup_event(): app.state.client = Client() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') try: r = client.send(req) content_type = r.headers.get('content-type') except Exception as e: content_type = 'text/plain' e = str(e) if content_type == 'application/json': return r.json() elif content_type == 'text/plain': return PlainTextResponse(content=r.text) else: return Response(content=r.content)
이 예에서 동기 API는 try/exc 블록 내에서 HTTP 요청을 처리하여 요청 중에 발생할 수 있는 모든 예외를 적절하게 처리할 수 있습니다.
추가 기능 및 고려 사항
- Async API 이점: 비동기 API는 뛰어난 성능을 제공하고 동시 요청을 통해 더 효율적으로 확장됩니다.
- 스트리밍 응답: 요청 또는 응답에서 대량의 데이터를 처리할 때 스트리밍 응답을 사용합니다.
- 연결 풀 제어: httpx를 생성할 때 제한 인수를 설정하여 연결 풀 사용을 최적화할 수 있습니다.
- 스레드 안전성: httpx는 스레드로부터 안전하도록 설계되어 여러 스레드에서 안정적인 실행을 보장합니다.
httpx와 해당 기능을 활용하면 FastAPI 내에서 자신있게 다운스트림 HTTP 요청을 수행하여 여러 동시 작업을 원활하게 처리하고 애플리케이션 안정성을 보장할 수 있습니다.
위 내용은 httpx는 어떻게 FastAPI에서 안전하고 효율적인 다운스트림 HTTP 요청을 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.
