


WSGI vs. ASGI: Die entscheidende Entscheidung für die Zukunft Ihrer Web-App in 5
WSGI und ASGI sind zwei für Python entwickelte Gateway-Schnittstellen, die als Kommunikationsbrücke zwischen Webservern und Webanwendungen fungieren. Mit den sich entwickelnden Anforderungen moderner Webanwendungen haben diese beiden Protokolle ihre unterschiedlichen Eigenschaften und Anwendungsfälle etabliert.
Was ist eine Gateway-Schnittstelle (GI)?
Eine Gateway-Schnittstelle ist ein Kommunikationsprotokoll zwischen einem Webserver und einer Webanwendung. Es standardisiert Interaktionen, um die Ausführung dynamischer Skripte zu ermöglichen und gleichzeitig die Kompatibilität zwischen verschiedenen Implementierungen sicherzustellen.
Zu den gängigen Gateway-Schnittstellenprotokollen gehören:
- CGI (Common Gateway Interface)
- FastCGI (Fast Common Gateway Interface)
- WSGI (Web Server Gateway Interface)
- ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)
WSGI: Ein genauerer Blick
Hintergrund und Eigenschaften
WSGI (Web Server Gateway Interface) ist eine in PEP 3333 definierte Standardschnittstelle für die Kommunikation zwischen Python-Webanwendungen und Webservern. Aufgrund seines synchronen und blockierenden Designs eignet es sich gut für die Verarbeitung HTTP-basierter synchroner Anforderungen.
WSGI wurde entwickelt, um die Interaktion zwischen Webservern und Python-Anwendungen zu vereinfachen, Kompatibilitätsprobleme zwischen Frameworks und Servern zu beheben und eine einfachere Entwicklung von Webanwendungen zu ermöglichen.
Beispiel-WSGI-Code
# wsgi_app.py def simple_app(environ, start_response): status = '200 OK' headers = [('Content-type', 'text/plain')] start_response(status, headers) return [b"Hello, WSGI World!"] if __name__ == "__main__": from wsgiref.simple_server import make_server server = make_server('localhost', 8080, simple_app) print("Serving on port 8080...") server.serve_forever()
Erklärung:
-
simple_app ist eine WSGI-kompatible Anwendungsfunktion mit zwei Parametern:
- Umgebung: Ein Wörterbuch, das HTTP-Anforderungsdaten enthält.
- start_response: Eine Rückruffunktion zum Festlegen von Antwortheadern und -status.
- Die Anwendung läuft auf einem lokalen Server und gibt „Hallo, WSGI World!“ zurück.
Beliebte Frameworks mit WSGI
- Django: Ein voll funktionsfähiges und ausgereiftes Web-Framework.
- Flask: Ein leichtes Framework, ideal für kleine Projekte oder Microservices.
ASGI: Eine moderne Entwicklung
Hintergrund und Eigenschaften
Mit der Einführung von Async und Wait in Python 3.5 wurde die asynchrone Programmierung immer beliebter. Das synchrone Design von WSGI konnte diese Funktionen jedoch nicht nutzen.
ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen. ASGI wurde ursprünglich vom Django Channels-Projekt vorgeschlagen und unterstützt moderne Protokolle wie WebSocket und HTTP/2, wodurch es für Echtzeitkommunikation und Szenarien mit hoher Parallelität geeignet ist.
Hauptmerkmale von ASGI:
- Asynchrone, nicht blockierende Funktion: Verarbeitet effektiv eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen.
- Vielseitigkeit des Protokolls: Unterstützt HTTP, WebSocket, HTTP/2 und mehr.
- Hohe Skalierbarkeit:Perfekt für Echtzeitkommunikation und komplexe Arbeitslasten.
Beispiel-ASGI-Code
# wsgi_app.py def simple_app(environ, start_response): status = '200 OK' headers = [('Content-type', 'text/plain')] start_response(status, headers) return [b"Hello, WSGI World!"] if __name__ == "__main__": from wsgiref.simple_server import make_server server = make_server('localhost', 8080, simple_app) print("Serving on port 8080...") server.serve_forever()
Erklärung:
-
app ist eine ASGI-kompatible Funktion mit drei Parametern:
- Geltungsbereich: Ein Wörterbuch mit Informationen zur Anfrage, z. B. Protokolltyp und Pfad.
- empfangen: Eine asynchrone Funktion zum Empfangen von Client-Nachrichten.
- send: Eine asynchrone Funktion zum Senden von Antworten.
- Die Anwendung verwendet Uvicorn als ASGI-Server zur Bearbeitung von Anfragen.
Beliebte Frameworks mit ASGI
- FastAPI: Ein modernes, leistungsstarkes Webframework zum Erstellen von APIs mit Python.
WSGI vs. ASGI: Hauptunterschiede
Feature | WSGI | ASGI |
---|---|---|
Programming Model | Synchronous, Blocking | Asynchronous, Non-blocking |
Concurrency Handling | Limited | Excellent |
Protocol Support | HTTP Only | HTTP, WebSocket, HTTP/2 |
Use Case | Traditional Applications | Real-time, High-concurrency Apps |
Fazit: Wie wählt man aus?
Die Wahl zwischen WSGI und ASGI hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab:
- Wählen Sie WSGI: Für traditionelle Webanwendungen wie Blogs oder Unternehmenswebsites, die auf HTTP basieren und keine hohe Parallelität oder Echtzeitkommunikation erfordern.
- Wählen Sie ASGI: Für Anwendungen, die Echtzeitkommunikation erfordern (z. B. Chat-Apps) oder die Verarbeitung von Workloads mit hoher Parallelität mit Protokollen wie WebSocket oder HTTP/2.
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Um mit Quantum Machine Learning (QML) zu beginnen, ist das bevorzugte Tool Python und Bibliotheken wie Pennylane, Qiskit, TensorFlowquantum oder Pytorchquantum müssen installiert werden. Machen Sie sich dann mit dem Prozess vertraut, indem Sie Beispiele ausführen, z. B. Pennylane zum Aufbau eines Quanten neuronalen Netzwerks. Implementieren Sie das Modell dann gemäß den Schritten der Datensatzvorbereitung, der Datencodierung, der Erstellung parametrischer Quantenschaltungen, klassisches Optimierer -Training usw.; Im tatsächlichen Kampf sollten Sie es vermeiden, komplexe Modelle von Anfang an zu verfolgen, Hardwarebeschränkungen zu beachten, hybride Modellstrukturen einzusetzen und kontinuierlich auf die neuesten Dokumente und offiziellen Dokumente zu verweisen, um die Entwicklung zu verfolgen.

Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

In Python sollten die folgenden Punkte bei der Zusammenführung von Zeichenfolgen mithilfe der Methode join () bezeichnet werden: 1. Verwenden Sie die Str.Join () -Methode, die vorherige Zeichenfolge wird beim Aufrufen als Linker verwendet, und das iterable Objekt in den Klammern enthält die angeschlossene Zeichenfolge. 2. Stellen Sie sicher, dass die Elemente in der Liste alle Zeichenfolgen sind und wenn sie Nicht-String-Typen enthalten, müssen sie zuerst konvertiert werden. 3. Wenn Sie verschachtelte Listen bearbeiten, müssen Sie die Struktur vor dem Anschließen abflachen.

String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Um Python -Webcrawler zu beherrschen, müssen Sie drei Kernschritte erfassen: 1. Verwenden Sie Anfragen, um eine Anfrage zu initiieren, Webseiteninhalte durch GET -Methode zu erhalten, die Einstellung von Headern zu beachten, Ausnahmen zu bearbeiten und Robots.txt zu entsprechen. 2. Verwenden Sie BeautifulSoup oder XPath, um Daten zu extrahieren. Ersteres eignet sich zum einfachen Parsen, während letzteres flexibler und für komplexe Strukturen geeignet ist. 3.. Verwenden Sie Selen, um Browseroperationen für dynamische Ladeinhalte zu simulieren. Obwohl die Geschwindigkeit langsam ist, kann sie mit komplexen Seiten fertig werden. Sie können auch versuchen, eine Website -API -Schnittstelle zu finden, um die Effizienz zu verbessern.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge
