Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi

Sebagai pengarang yang prolifik, saya menggalakkan anda untuk meneroka buku saya di Amazon. Ingat untuk mengikuti saya di Medium untuk sokongan berterusan. terima kasih! Sokongan anda tidak ternilai!

Keupayaan tak segerak Python telah merevolusikan pembangunan web. Saya mempunyai peluang untuk bekerja dengan beberapa perpustakaan berkuasa yang menggunakan potensi ini sepenuhnya. Mari kita mendalami enam perpustakaan utama yang telah memberi kesan ketara kepada pembangunan web tak segerak.

FastAPI telah menjadi rangka kerja pilihan saya dengan pantas untuk penciptaan API berprestasi tinggi. Kelajuan, kemesraan pengguna dan dokumentasi API automatiknya adalah luar biasa. Penggunaan pembayang jenis Python FastAPI meningkatkan kebolehbacaan kod dan mendayakan pengesahan dan penyirian permintaan automatik.

Berikut ialah contoh aplikasi FastAPI yang mudah:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

Kod ini mewujudkan API asas dengan dua titik akhir. Pembayang jenis parameter item_id secara automatik mengesahkan jenis data integernya.

Untuk operasi HTTP tak segerak sisi klien dan pelayan, aiohttp telah terbukti boleh dipercayai secara konsisten. Fleksibilitinya merangkumi permintaan API serentak kepada membina pelayan web yang lengkap.

Berikut ialah cara menggunakan aiohttp sebagai pelanggan untuk berbilang permintaan serentak:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for url, response in zip(urls, responses):
            print(f"{url}: {len(response)} bytes")

asyncio.run(main())

Skrip ini pada masa yang sama mendapatkan semula kandungan daripada berbilang URL, mempamerkan kecekapan operasi tak segerak.

Sanic telah mengagumkan saya dengan kesederhanaan seperti Flask ditambah dengan prestasi tak segerak. Ia direka untuk pembangun yang biasa dengan Flask, sambil masih memanfaatkan potensi penuh pengaturcaraan tak segerak.

Aplikasi asas Sanic:

from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic("MyApp")

@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

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

Ini mewujudkan titik akhir API JSON yang mudah, menyerlahkan sintaks Sanic yang jelas.

Tornado telah menjadi pilihan yang boleh dipercayai untuk mencipta aplikasi web yang boleh skala dan tidak menyekat. Pustaka rangkaian bersepadunya amat berguna untuk tinjauan panjang dan WebSockets.

Berikut ialah contoh pengendali WebSocket Tornado:

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket

class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    def open(self):
        print("WebSocket opened")

    def on_message(self, message):
        self.write_message(u"You said: " + message)

    def on_close(self):
        print("WebSocket closed")

if __name__ == "__main__":
    application = tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])
    application.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Kod ini menyediakan pelayan WebSocket yang mencerminkan mesej yang diterima.

Quart telah menjadi transformatif untuk projek yang memerlukan penghijrahan aplikasi Flask kepada operasi tak segerak tanpa penulisan semula yang lengkap. APInya mencerminkan Flask dengan teliti, memastikan peralihan yang lancar.

Aplikasi Kuart mudah:

from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        data = await websocket.receive()
        await websocket.send(f"echo {data}")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Ini menggambarkan laluan standard dan WebSocket, mempamerkan kepelbagaian Quart.

Starlette berfungsi sebagai asas pilihan saya untuk rangka kerja ASGI yang ringan. Sebagai asas untuk FastAPI, ia cemerlang dalam membina perkhidmatan web tak segerak berprestasi tinggi.

Aplikasi asas Starlette:

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route

async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

app = Starlette(debug=True, routes=[
    Route('/', homepage),
])

Ini menyediakan API JSON yang ringkas, menyerlahkan reka bentuk minimalis Starlette.

Bekerja dengan perpustakaan tak segerak ini telah mengajar saya beberapa amalan terbaik untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan kebolehpercayaan.

Untuk tugasan yang berjalan lama, tugasan latar belakang atau baris gilir kerja adalah penting untuk menghalang gelung acara utama disekat. Berikut ialah contoh menggunakan FastAPI BackgroundTasks:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

Ini menjadualkan penulisan log secara tidak segerak, membenarkan respons API segera.

Untuk operasi pangkalan data, pemacu pangkalan data tak segerak adalah penting. Perpustakaan seperti asyncpg (PostgreSQL) dan motor (MongoDB) tidak ternilai.

Apabila berinteraksi dengan API luaran, pelanggan HTTP tak segerak dengan pengendalian ralat dan percubaan semula yang betul adalah penting.

Mengenai prestasi, FastAPI dan Sanic secara amnya menawarkan prestasi mentah yang unggul untuk API mudah. Walau bagaimanapun, pemilihan rangka kerja selalunya bergantung pada keperluan projek dan kebiasaan pasukan.

FastAPI cemerlang dengan dokumentasi API automatik dan pengesahan permintaan. Aiohttp menyediakan kawalan yang lebih besar ke atas tingkah laku klien/pelayan HTTP. Sanic menawarkan kesederhanaan seperti Flask dengan keupayaan tak segerak. Pustaka rangkaian bersepadu Tornado sangat sesuai untuk WebSockets dan tinjauan panjang. Quart memudahkan pemindahan aplikasi Flask ke operasi tak segerak. Starlette sangat baik untuk membina rangka kerja tersuai atau pelayan ASGI yang ringan.

Ringkasnya, enam perpustakaan ini telah meningkatkan keupayaan saya dengan ketara untuk membina aplikasi web tak segerak yang cekap dan berprestasi tinggi dalam Python. Setiap mempunyai kekuatan yang unik, dan pilihan optimum bergantung pada keperluan khusus projek. Dengan menggunakan alatan ini dan mematuhi amalan terbaik tak segerak, saya telah mencipta aplikasi web yang sangat serentak, responsif dan berskala.

---

101 Buku

101 Buku ialah syarikat penerbitan dikuasakan AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Teknologi AI canggih kami mengekalkan kos penerbitan yang sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua.

Temui buku kami Kod Bersih Golang di Amazon.

Kekal dikemas kini tentang berita terkini kami. Apabila mencari buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk. Gunakan pautan yang disediakan untuk diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Terokai ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS

---

Kami berada di Sederhana

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!