WSGI 対 ASGI: 5 年以内に Web アプリの未来を形作る重要な決定
WSGI と ASGI は、Python 用に設計された 2 つのゲートウェイ インターフェイスであり、Web サーバーと Web アプリケーション間の通信ブリッジとして機能します。最新の Web アプリケーションの要求が進化するにつれて、これら 2 つのプロトコルはそれぞれの異なる特性と使用例を確立しました。
ゲートウェイ インターフェイス (GI) とは何ですか?
ゲートウェイ インターフェイスは、Web サーバーと Web アプリケーション間の通信プロトコルです。インタラクションを標準化して、異なる実装間での互換性を確保しながら動的スクリプトの実行を可能にします。
一般的なゲートウェイ インターフェイス プロトコルには次のものが含まれます:
- CGI (共通ゲートウェイ インターフェイス)
- FastCGI (高速共通ゲートウェイ インターフェイス)
- WSGI (Web サーバー ゲートウェイ インターフェイス)
- ASGI (非同期サーバー ゲートウェイ インターフェイス)
WSGI: 詳細を見る
背景と特徴
WSGI (Web サーバー ゲートウェイ インターフェイス) は、Python Web アプリケーションと Web サーバー間の通信用に PEP 3333 で定義された標準インターフェイスです。同期およびブロッキング設計により、HTTP ベースの同期リクエストの処理に適しています。
WSGI は、Web サーバーと Python アプリケーション間の対話を簡素化し、フレームワークとサーバー間の互換性の問題に対処し、Web アプリケーションの開発を容易にするために作成されました。
WSGIコードの例
# 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()
説明:
-
simple_app は、次の 2 つのパラメータを持つ WSGI 準拠のアプリケーション関数です。
- environ: HTTP リクエスト データを含むディクショナリ。
- start_response: 応答ヘッダーとステータスを設定するためのコールバック関数。
- アプリケーションはローカル サーバー上で実行され、「Hello, WSGI World!」を返します。
WSGIを使用した一般的なフレームワーク
- Django: フル機能を備えた成熟した Web フレームワーク。
- Flask: 小規模プロジェクトやマイクロサービスに最適な軽量フレームワーク。
ASGI: 現代の進化
背景と特徴
Python 3.5 での async と await の導入により、非同期プログラミングの人気が高まりました。ただし、WSGI の同期設計ではこれらの機能を活用できませんでした。
ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) は、このギャップを埋めるために開発されました。 Django Channels プロジェクト によって最初に提案された ASGI は、WebSocket や HTTP/2 などの最新のプロトコルをサポートしており、リアルタイム通信や同時実行性の高いシナリオに適しています。
ASGI の主な機能:
- 非同期ノンブロッキング: 大量の同時リクエストを効果的に処理します。
- プロトコルの多様性: HTTP、WebSocket、HTTP/2 などをサポートします。
- 高いスケーラビリティ: リアルタイム通信と複雑なワークロードに最適です。
ASGIコードの例
# 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()
説明:
-
app は、次の 3 つのパラメータを持つ ASGI 準拠の関数です。
- スコープ: プロトコル タイプやパスなど、リクエストに関する情報を含む辞書。
- accept: クライアントメッセージを受信するための非同期関数。
- send: 応答を送信するための非同期関数。
- アプリケーションは、ASGI サーバーとして Uvicorn を使用してリクエストを処理します。
ASGI を使用した一般的なフレームワーク
- FastAPI: Python で API を構築するための最新の高性能 Web フレームワーク。
WSGI と ASGI: 主な違い
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 |
結論:どうやって選べばいいの?
WSGI と ASGI のどちらを選択するかは、特定の使用例によって異なります。
- WSGI を選択: HTTP に依存し、高い同時実行性やリアルタイム通信を必要としない、ブログや企業 Web サイトなどの従来の Web アプリケーションの場合。
- ASGI を選択: リアルタイム通信 (チャット アプリなど) を必要とするアプリケーション、または WebSocket や HTTP/2 などのプロトコルで同時実行性の高いワークロードを処理するアプリケーションの場合。
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API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、内部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。

Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip()関数を使用することです。これは、複数のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest()を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関数パラメーターのデフォルト値を設定することで実装できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。

APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get()またはrequests.post()およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json()を確認して、返品結果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を実現して安定性を高めます。

Pythonでは、関数内で定義されている変数はローカル変数であり、関数内でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変数です。 1。関数が実行されると、ローカル変数が破壊されます。 2。関数はグローバル変数にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関数で外部関数変数を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変数は、異なるスコープで互いに影響を与えません。 5。グローバル変数を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機能を書くことができます。

PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辞書ネストされた辞書やリストなど、JSONの階層関係を確認します。次に、辞書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get()メソッドで設定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを実現できます。複雑な構造の場合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。

はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html()関数を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns属性を手動で設定することで修正できます。複雑なページの場合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問題、マルチテーブル認識などの一般的な落とし穴に注意してください。

DEFは、複雑な機能に適しており、複数の行、文書文字列、ネストをサポートしています。 Lambdaは、単純な匿名関数に適しており、関数がパラメーターによって渡されるシナリオでよく使用されます。 defを選択する状況:①関数本文には複数の線があります。 ②ドキュメントの説明が必要です。 ③複数の場所と呼ばれました。 lambdaを選択するとき:①1回限りの使用。 ②名前やドキュメントは必要ありません。 ③単純なロジック。 Lambda遅延結合変数は、エラーをスローし、デフォルトのパラメーター、発電機、または非同期をサポートしない場合があることに注意してください。実際のアプリケーションでは、ニーズに応じて柔軟に選択し、明確さを優先します。
