


Bagaimanakah httpx Boleh Meningkatkan Permintaan HTTP Hilir yang Selamat dan Cekap dalam FastAPI?
Membuat Permintaan HTTP Hilir dengan Selamat dalam FastAPI Menggunakan httpx
Apabila membuat permintaan HTTP dalam FastAPI menggunakan perpustakaan permintaan Python standard, keselamatan thread menjadi kebimbangan di tengah-tengah permintaan serentak. Untuk menangani isu ini dengan berkesan, pertimbangkan untuk menggunakan httpx, perpustakaan yang menawarkan keselamatan rangkaian dan prestasi yang dipertingkatkan.
Menggunakan httpx Async API
httpx disertakan dengan API tak segerak, membolehkan anda membuat dengan mudah Permintaan HTTP sambil mengendalikan berbilang tugas serentak dengan cekap. Berikut ialah contoh penggunaannya dalam titik akhir FastAPI:
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))
Dalam contoh ini:
- startup_event() memulakan dan menyimpan httpx AsyncClient kongsi dalam keadaan apl.
- shutdown_event() menutup klien dengan anggun selepas permohonan penutupan.
- home() melaksanakan permintaan HTTP ke https://www.example.com menggunakan klien kongsi, menggunakan penstriman untuk mengendalikan respons besar dengan cekap.
Menggunakan httpx Synchronous API
Jika mentakrifkan titik akhir dengan async def tidak diingini, memilih API segerak httpx menjadi perlu. Pendekatan ini mengekalkan keselamatan rangkaian dan memudahkan pelaksanaan titik akhir:
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)
Dalam contoh ini, API segerak mengendalikan permintaan HTTP dalam blok cuba/kecuali, membenarkan pengendalian yang anggun bagi sebarang pengecualian yang mungkin timbul semasa permintaan.
Ciri Tambahan dan Pertimbangan
- Faedah Async API: Async API memberikan prestasi unggul dan skala yang lebih cekap dengan permintaan serentak.
- Respons Penstriman: Gunakan penstriman respons apabila berurusan dengan sejumlah besar data dalam permintaan atau respons.
- Mengawal Kolam Sambungan: Anda boleh mengoptimumkan penggunaan kumpulan sambungan dengan menetapkan hujah had semasa mencipta klien httpx.
- Keselamatan Benang: httpx direka bentuk untuk selamat benang, memastikan pelaksanaan yang boleh dipercayai merentas pelbagai benang.
Dengan memanfaatkan httpx dan cirinya, anda dengan yakin boleh membuat permintaan HTTP hiliran dalam FastAPI, mengendalikan berbilang tugas serentak dengan lancar dan memastikan kestabilan aplikasi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah httpx Boleh Meningkatkan Permintaan HTTP Hilir yang Selamat dan Cekap dalam 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
