


Mengapa tidak disyorkan untuk menggunakan ThreadPoolExecutor dalam titik akhir FastAPI?
Potensi Perangkap Menggunakan ThreadPoolExecutor dalam Titik Akhir FastAPI
Menggunakan concurrent.futures.ThreadPoolExecutor dalam titik akhir FastAPI menimbulkan kebimbangan mengenai pengurusan sumber dan sistem yang berpotensi keletihan. Berikut ialah pertimbangan utama:
Percambahan Benang dan Kebuluran Sumber
ThreadPoolExecutor menguruskan kumpulan benang. Setiap panggilan titik akhir berpotensi mencipta rangkaian baharu, yang membawa kepada percambahan benang yang berlebihan. Ini boleh menjejaskan sumber sistem, terutamanya apabila berbilang permintaan berlaku serentak.
Pendekatan yang Diperbaiki dengan HTTPX
Untuk mengurangkan risiko ini, disyorkan untuk menggunakan perpustakaan HTTPX. HTTPX menyediakan klien tak segerak yang mengendalikan berbilang permintaan dengan cekap tanpa membuat rangkaian baharu.
Konfigurasi HTTPX
Klien HTTPX boleh dikonfigurasikan untuk mengawal bilangan sambungan dan mengekalkan- sambungan hidup, membolehkan anda menyesuaikan gelagat dengan keperluan aplikasi anda.
Sokongan Async dalam FastAPI
FastAPI secara asli menyokong operasi tak segerak menggunakan kata kunci async. Ini membolehkan anda melaksanakan permintaan HTTP secara tak segerak, tanpa menyekat gelung acara.
Fungsi Async dan HTTPX
Untuk menggunakan HTTPX secara tak segerak dalam titik akhir FastAPI, tentukan fungsi async yang membuat permintaan HTTP menggunakan tika AsyncClient.
Mengurus Pelanggan HTTPX
Anda boleh mengurus seumur hidup klien HTTPX menggunakan cangkuk jangka hayat dalam FastAPI. Ini memastikan bahawa pelanggan dimulakan pada permulaan dan ditutup semasa penutupan untuk mengendalikan pembersihan sumber dengan betul.
Menstrim Respons
Untuk mengelakkan membaca keseluruhan badan tindak balas ke dalam memori, pertimbangkan menggunakan respons penstriman dalam kelas HTTPX dan FastAPI StreamingResponse.
Kod Contoh
Berikut ialah contoh titik akhir FastAPI yang menggunakan HTTPX dan mengoptimumkan pengurusan benang:
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa tidak disyorkan untuk menggunakan ThreadPoolExecutor dalam titik akhir FastAPI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Fastapi ...
