Jadual Kandungan
Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.
Apakah penambahbaikan prestasi spesifik yang boleh menjadi rangka kerja asynchronous seperti FastAPI yang ditawarkan ke atas yang segerak?
Bagaimanakah menggunakan FastAPI meningkatkan skalabilitas aplikasi web?
Dalam apa cara boleh pengaturcaraan asynchronous di FastAPI membawa kepada pengurusan sumber yang lebih baik?
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.

Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.

Mar 26, 2025 pm 08:05 PM

Artikel ini membincangkan manfaat FastAPI, rangka kerja web yang tidak segerak, yang memberi tumpuan kepada kesesuaian, prestasi, kecekapan sumber, dan skalabilitas dalam pembangunan web.

Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.

Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.

Rangka kerja web asynchronous seperti FastAPI menawarkan beberapa manfaat penting yang dapat meningkatkan pembangunan dan prestasi aplikasi web. Berikut adalah beberapa kelebihan utama:

  1. Konvensyen dan Skalabiliti : Rangka kerja tak segerak membolehkan pengendalian pelbagai permintaan serentak tanpa menyekat. Ini bermakna bahawa walaupun satu permintaan sedang menunggu operasi I/O (seperti pertanyaan pangkalan data atau panggilan API), pelayan boleh memproses permintaan lain. Ini membawa kepada penggunaan sumber pelayan yang lebih baik dan skalabiliti yang lebih baik.
  2. Prestasi : Dengan tidak menyekat operasi I/O, rangka kerja tak segerak boleh mengendalikan jumlah permintaan yang lebih tinggi sesaat berbanding dengan rangka kerja segerak. Ini amat bermanfaat untuk aplikasi yang melibatkan banyak operasi I/O, seperti microservices atau API.
  3. Penggunaan sumber yang cekap : Pengaturcaraan Asynchronous membolehkan pengurusan sumber sistem yang lebih baik. Oleh kerana pelayan tidak perlu menanam benang atau proses baru untuk setiap permintaan, ia boleh mengendalikan lebih banyak permintaan dengan sumber yang lebih sedikit, yang membawa kepada penggunaan CPU dan ingatan yang lebih cekap.
  4. Kod Ringkas : Rangka Asynchronous sering menyediakan cara yang lebih mudah untuk menulis kod tidak menyekat. Fastapi, misalnya, menggunakan sintaks async/await Python, yang menjadikannya lebih mudah untuk menulis dan memahami kod tak segerak berbanding menggunakan panggilan balik atau corak lain.
  5. Pematuhan Piawaian Moden : FastAPI direka untuk bersesuaian sepenuhnya dengan piawaian web moden seperti OpenAPI (dahulunya Swagger) dan Skema JSON. Ini menjadikannya lebih mudah untuk menghasilkan dokumentasi API dan mengintegrasikan dengan alat dan perkhidmatan lain.
  6. Pengesahan dan Serialization Automatik : FastAPI termasuk pengesahan data automatik dan bersiri, yang mengurangkan jumlah pemaju kod boilerplate perlu menulis. Ciri ini membantu dalam mengekalkan integriti data dan memudahkan proses pembangunan.
  7. Integrasi dengan perpustakaan asynchronous lain : FastAPI dapat dengan mudah diintegrasikan dengan perpustakaan dan rangka kerja asynchronous lain di Python, seperti aiohttp untuk membuat permintaan HTTP atau asyncpg untuk operasi pangkalan data. Ini membolehkan pemaju memanfaatkan kuasa penuh pengaturcaraan tak segerak di seluruh stack aplikasi mereka.

Apakah penambahbaikan prestasi spesifik yang boleh menjadi rangka kerja asynchronous seperti FastAPI yang ditawarkan ke atas yang segerak?

Rangka kerja asynchronous seperti FastAPI boleh menawarkan beberapa penambahbaikan prestasi tertentu berbanding yang segerak:

  1. Tambahan yang lebih tinggi : Rangka kerja asynchronous boleh mengendalikan lebih banyak permintaan sesaat kerana mereka tidak menyekat operasi I/O. Walaupun satu permintaan sedang menunggu operasi I/O selesai, pelayan boleh memproses permintaan lain. Ini membawa kepada throughput yang lebih tinggi, terutamanya dalam aplikasi I/O yang terikat.
  2. Latihan yang lebih rendah : Dengan tidak menyekat operasi I/O, kerangka asynchronous dapat mengurangkan masa tindak balas purata untuk permintaan. Ini kerana pelayan boleh terus memproses permintaan lain sambil menunggu operasi I/O untuk disiapkan, yang membawa kepada masa tindak balas keseluruhan yang lebih cepat.
  3. Penggunaan sumber yang lebih baik : Rangka kerja tak segerak boleh mengendalikan lebih banyak permintaan dengan sumber yang lebih sedikit. Oleh kerana mereka tidak perlu menanam benang atau proses baru untuk setiap permintaan, mereka boleh menggunakan sumber CPU dan memori yang lebih sedikit untuk mencapai tahap prestasi yang sama seperti rangka kerja segerak.
  4. Peningkatan pengendalian tugas jangka panjang : rangka kerja asynchronous lebih sesuai untuk mengendalikan tugas jangka panjang, seperti muat naik fail atau pertanyaan pangkalan data. Tugas -tugas ini boleh diproses di latar belakang tanpa menyekat permintaan lain, yang membawa kepada aplikasi yang lebih responsif.
  5. Skalabiliti : Rangka kerja asynchronous boleh skala lebih cekap kerana mereka boleh mengendalikan lebih banyak sambungan serentak dengan perkakasan yang sama. Ini bermakna bahawa sebagai bilangan pengguna atau permintaan meningkat, rangka kerja tak segerak dapat mengekalkan tahap prestasi tanpa memerlukan sumber tambahan yang signifikan.

Bagaimanakah menggunakan FastAPI meningkatkan skalabilitas aplikasi web?

Menggunakan FastAPI dapat meningkatkan skalabilitas aplikasi web dalam beberapa cara:

  1. Concurrency : Sifat asynchronous FastAPI membolehkan ia mengendalikan pelbagai permintaan serentak tanpa menyekat. Ini bermakna pelayan boleh memproses lebih banyak permintaan pada masa yang sama, yang membawa kepada skalabiliti yang lebih baik kerana bilangan pengguna atau permintaan meningkat.
  2. Penggunaan sumber yang cekap : Dengan tidak memancarkan benang atau proses baru untuk setiap permintaan, FastAPI dapat mengendalikan lebih banyak permintaan dengan sumber yang lebih sedikit. Penggunaan CPU dan memori yang cekap ini membolehkan aplikasi untuk skala dengan lebih berkesan tanpa memerlukan perkakasan tambahan yang ketara.
  3. Load Balancing : FastAPI boleh diintegrasikan dengan mudah dengan pengimbang beban untuk mengedarkan permintaan masuk merentasi pelbagai contoh pelayan. Ini membolehkan aplikasi untuk skala secara mendatar dengan menambahkan lebih banyak pelayan yang diperlukan, memastikan ia dapat mengendalikan peningkatan lalu lintas tanpa kemerosotan prestasi.
  4. Microservices Architecture : FastAPI sangat sesuai untuk membina microservices, yang boleh diperkuat secara bebas. Dengan memecahkan aplikasi ke dalam perkhidmatan yang lebih kecil, bebas, pemaju boleh skala bahagian tertentu permohonan berdasarkan permintaan, yang membawa kepada skalabilitas yang lebih cekap dan fleksibel.
  5. Dokumentasi dan ujian automatik : Penjanaan automatik FastAPI dokumentasi dan sokongan OpenAPI untuk ujian automatik dapat menyelaraskan proses pembangunan. Ini membolehkan pemaju memberi tumpuan kepada peningkatan prestasi dan skalabiliti aplikasi daripada menghabiskan masa untuk dokumentasi dan ujian manual.
  6. Integrasi dengan Perpustakaan Asynchronous : Keupayaan Fastapi untuk mengintegrasikan dengan perpustakaan tak segerak yang lain membolehkan pemaju memanfaatkan kuasa penuh pengaturcaraan asynchronous di seluruh timbunan aplikasi. Ini boleh membawa kepada aplikasi yang lebih cekap dan berskala, terutamanya apabila berurusan dengan operasi I/O yang terikat.

Dalam apa cara boleh pengaturcaraan asynchronous di FastAPI membawa kepada pengurusan sumber yang lebih baik?

Pengaturcaraan Asynchronous di FastAPI boleh membawa kepada pengurusan sumber yang lebih baik dalam beberapa cara:

  1. Penggunaan CPU yang dikurangkan : Pengaturcaraan Asynchronous membolehkan pelayan mengendalikan pelbagai permintaan secara serentak tanpa memancarkan benang atau proses baru untuk setiap permintaan. Ini membawa kepada penggunaan CPU yang lebih rendah kerana pelayan boleh memproses lebih banyak permintaan dengan jumlah sumber CPU yang sama.
  2. Penggunaan memori yang lebih rendah : Dengan tidak mencipta benang atau proses baru untuk setiap permintaan, pengaturcaraan tak segerak dapat mengurangkan penggunaan memori dengan ketara. Ini kerana benang dan proses memerlukan overhead memori tambahan, yang boleh dielakkan dengan pengaturcaraan tak segerak.
  3. Pengendalian I/O yang cekap : Pengaturcaraan Asynchronous sangat berkesan untuk mengendalikan operasi I/O terikat, seperti pertanyaan pangkalan data atau panggilan API. Dengan tidak menyekat operasi ini, pelayan boleh terus memproses permintaan lain, yang membawa kepada penggunaan sumber sistem yang lebih baik.
  4. Skalabiliti dengan sumber yang terhad : Pengaturcaraan Asynchronous membolehkan aplikasi untuk skala lebih cekap dengan sumber yang terhad. Oleh kerana pelayan boleh mengendalikan lebih banyak permintaan dengan sumber yang lebih sedikit, ia dapat mengekalkan tahap prestasi walaupun bilangan pengguna atau permintaan meningkat, tanpa memerlukan perkakasan tambahan yang signifikan.
  5. Pemprosesan Tugas Latar Belakang : Pengaturcaraan Asynchronous di FastAPI membolehkan pemprosesan tugas latar belakang yang cekap, seperti menghantar e -mel atau menghasilkan laporan. Tugas -tugas ini boleh dilaksanakan di latar belakang tanpa menyekat permintaan lain, yang membawa kepada pengurusan sumber yang lebih baik dan aplikasi yang lebih responsif.
  6. Integrasi dengan Perpustakaan Asynchronous : Keupayaan Fastapi untuk mengintegrasikan dengan perpustakaan tak segerak yang lain membolehkan pemaju memanfaatkan kuasa penuh pengaturcaraan asynchronous di seluruh timbunan aplikasi. Ini boleh membawa kepada pengurusan sumber yang lebih cekap, terutamanya apabila berurusan dengan operasi I/O yang terikat.

Dengan memanfaatkan manfaat ini, pengaturcaraan tak segerak di FastAPI boleh membawa kepada aplikasi web yang lebih cekap dan berskala dengan pengurusan sumber yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Terangkan manfaat menggunakan kerangka web asynchronous seperti FastAPI.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1663
14
Tutorial PHP
1266
29
Tutorial C#
1239
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

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.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

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

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

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.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam? Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

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 vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

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: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles