Comment implémenter le traitement parallèle et les appels de requêtes asynchrones dans FastAPI

Comment implémenter le traitement parallèle et les appels de requêtes asynchrones dans FastAPI

FastAPI est un framework Web Python haute performance qui prend en charge le traitement parallèle et les appels asynchrones, ce qui peut nous aider à traiter les requêtes plus efficacement. Cet article expliquera comment implémenter le traitement parallèle et les appels de requêtes asynchrones dans FastAPI, et fournira des exemples de code pertinents.

1. Traitement parallèle des requêtes

Pour implémenter le traitement parallèle des requêtes dans FastAPI, nous pouvons utiliser le module concurrent.futures de Python pour y parvenir. Tout d'abord, introduisez ce module dans le projet : concurrent.futures模块来实现。首先，在项目中引入该模块：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

然后，在需要进行并行处理的请求处理函数中，创建一个线程池，并使用executor.submit()方法将任务提交到线程池中。示例如下：

@app.get("/process")
async def process_request():
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        result1 = executor.submit(process_task1)
        result2 = executor.submit(process_task2)

    # 等待任务完成
    result1 = result1.result()
    result2 = result2.result()

    # 返回任务结果
    return {"result1": result1, "result2": result2}

在上述代码中，process_task1和process_task2是我们需要并行处理的任务函数。executor.submit()方法将任务提交到线程池中，并返回一个Future对象，使用result()方法可以获取任务的执行结果。

2. 异步调用

在FastAPI中实现异步调用，我们可以使用Python的asyncio模块来实现。首先，在项目中引入该模块：

import asyncio

然后，在需要进行异步调用的请求处理函数中，将需要异步执行的任务封装成协程函数，并使用asyncio.create_task()方法将任务添加到事件循环中。示例如下：

@app.get("/process")
async def process_request():
    loop = asyncio.get_event_loop()

    task1 = loop.create_task(process_task1())
    task2 = loop.create_task(process_task2())

    await asyncio.wait([task1, task2])

    # 返回任务结果
    return {"result1": task1.result(), "result2": task2.result()}

在上述代码中，process_task1和process_task2是我们需要异步调用的协程函数。create_task()方法将协程函数包装成任务，并将其添加到事件循环中。使用await asyncio.wait()方法等待所有任务完成。

需要注意的是，为了使FastAPI能够支持异步调用，我们需要使用UVicorn作为Web服务器，示例命令如下：

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --proxy-headers

其中，main是入口文件的名称，app是FastAPI应用对象，--workersrrreee

rrreee

Appel asynchrone🎜🎜🎜Pour implémenter des appels asynchrones dans FastAPI, nous pouvons utiliser le module asyncio de Python pour l'implémenter. Tout d'abord, introduisez ce module dans le projet : 🎜rrreee🎜 Ensuite, dans la fonction de traitement des requêtes qui doit être appelée de manière asynchrone, encapsulez la tâche qui doit être exécutée de manière asynchrone dans une fonction coroutine et utilisez asyncio.create_task() La méthode ajoute la tâche à la boucle d'événements. Un exemple est le suivant : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, process_task1 et process_task2 sont des fonctions coroutine que nous devons appeler de manière asynchrone. La méthode create_task() enveloppe la fonction coroutine dans une tâche et l'ajoute à la boucle d'événements. Utilisez la méthode await asyncio.wait() pour attendre que toutes les tâches soient terminées. 🎜🎜Il convient de noter que pour que FastAPI prenne en charge les appels asynchrones, nous devons utiliser UVicorn comme serveur Web. L'exemple de commande est le suivant : 🎜rrreee🎜où main est le nom de. le fichier d'entrée, et app est l'objet d'application FastAPI, et le paramètre --workers spécifie le nombre de processus de travail sur le serveur. 🎜🎜Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter un traitement parallèle et des appels asynchrones de requêtes dans FastAPI, améliorant ainsi les performances de traitement des requêtes et les capacités de concurrence. Lorsqu'il y a un grand nombre de requêtes à traiter, le traitement parallèle et les appels asynchrones peuvent améliorer la vitesse de réponse et le débit du système, nous permettant ainsi de traiter plus efficacement les requêtes dans des situations de forte concurrence. 🎜🎜Pour résumer, cet article présente comment implémenter le traitement parallèle et l'appel asynchrone des requêtes dans FastAPI, et fournit des exemples de code correspondants. En appliquant ces techniques, nous pouvons mieux utiliser les avantages de FastAPI en termes de performances et améliorer les performances et les capacités de traitement simultané des applications Web. 🎜

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