Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Cara melaksanakan pemantauan prestasi permintaan dan pengoptimuman dalam FastAPI

Cara melaksanakan pemantauan prestasi permintaan dan pengoptimuman dalam FastAPI

PHPz
Lepaskan: 2023-07-29 08:29:10
asal
1997 orang telah melayarinya

Cara melaksanakan pemantauan dan pengoptimuman prestasi permintaan dalam FastAPI

Pemantauan dan pengoptimuman prestasi adalah sangat penting untuk mana-mana aplikasi web. Dalam rangka kerja Python berprestasi tinggi seperti FastAPI, mengoptimumkan prestasi permintaan boleh meningkatkan daya pemprosesan aplikasi dan kelajuan tindak balas. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan pemantauan dan pengoptimuman prestasi permintaan dalam FastAPI dan memberikan contoh kod yang sepadan.

1. Pemantauan Prestasi

  1. Menggunakan perisian tengah statistik
    FastAPI menyediakan mekanisme pemalam yang dipanggil "Perisian Tengah" yang membolehkan kami menambah perisian tengah tersuai sebelum dan selepas memproses permintaan. Kami boleh menggunakan perisian tengah untuk mengukur metrik seperti masa pemprosesan permintaan dan pemprosesan.

Berikut ialah contoh penggunaan middleware untuk melaksanakan pemantauan prestasi permintaan:

from fastapi import FastAPI, Request
import time

app = FastAPI()

class PerformanceMiddleware:
    def __init__(self, app):
        self.app = app

    async def __call__(self, request: Request, call_next):
        start_time = time.time()

        response = await call_next(request)

        end_time = time.time()
        total_time = end_time - start_time

        print(f"请求路径: {request.url.path},处理时间: {total_time} 秒")

        return response

app.add_middleware(PerformanceMiddleware)
Salin selepas log masuk

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan perisian tengah bernama PerformanceMiddleware, yang akan mengira masa pemprosesan sebelum dan selepas setiap permintaan diproses dan mencetaknya . Kami kemudian menambah perisian tengah pada aplikasi dengan memanggil kaedah app.add_middleware(). app.add_middleware()方法将中间件添加到应用程序中。

  1. 使用性能分析工具
    除了自定义的中间件,我们还可以使用一些专门的性能分析工具来监控FastAPI应用程序的性能。其中一种常用的工具是Pyinstrument。

下面是一个使用Pyinstrument进行性能监控的示例:

from fastapi import FastAPI
from pyinstrument import Profiler
from pyinstrument.renderers import ConsoleRenderer

app = FastAPI()

@app.get("/")
def home():
    profiler = Profiler()
    profiler.start()

    # 处理请求的逻辑
    # ...

    profiler.stop()
    print(profiler.output_text(unicode=True, color=True))

    return {"message": "Hello, World!"}
Salin selepas log masuk

在上面的代码中,我们首先导入了Pyinstrument所需的相关类和函数。然后,我们在路由处理函数中创建了一个Profiler实例,开始记录性能。在处理请求的逻辑结束后,我们停止记录,并通过调用profiler.output_text()方法将性能分析结果输出到控制台。

二、性能优化

  1. 使用异步请求处理
    FastAPI中的异步请求处理是提高性能的一种重要方式。通过使用异步处理,我们可以利用Python的异步特性,在处理一个请求的同时处理其他请求,从而提高应用程序的并发性。

下面是一个使用异步处理的示例:

from fastapi import FastAPI
import httpx

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def home():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get("https://api.example.com/")
        # 处理响应的逻辑
        # ...

    return {"message": "Hello, World!"}
Salin selepas log masuk

在上面的代码中,我们使用了httpx.AsyncClient()来发送异步请求,并通过await关键字等待请求的响应。在等待响应的时间内,可以执行其他的异步任务,从而提高性能。

  1. 合理使用缓存
    对于一些大量计算和处理的内容,我们可以通过缓存来避免重复计算,提高处理速度。FastAPI提供了一个名为"Caching"的插件,可以很方便地实现缓存功能。

下面是一个使用缓存的示例:

from fastapi import FastAPI
from fastapi_cache import FastAPICache
from fastapi_cache.backends.redis import RedisBackend

app = FastAPI()
cache = FastAPICache(backend=RedisBackend(host="localhost", port=6379, db=0))

@app.get("/users/{user_id}")
@cache()
def get_user(user_id: int):
    # 从数据库或其他资源中获取用户信息
    # ...

    return {"user_id": user_id, "user_name": "John Doe"}
Salin selepas log masuk

在上面的代码中,我们首先导入并实例化了FastAPICache插件,并指定了一个RedisBackend作为缓存后端。然后,我们在处理请求的路由函数上添加了一个@cache()

    Gunakan alat analisis prestasi

    Selain perisian tengah tersuai, kami juga boleh menggunakan beberapa alatan analisis prestasi khusus untuk memantau prestasi aplikasi FastAPI. Salah satu alatan yang biasa digunakan ialah Pyinstrument.

    Berikut ialah contoh penggunaan Pyinstrument untuk pemantauan prestasi:

    rrreee🎜Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport kelas dan fungsi berkaitan yang diperlukan oleh Pyinstrument. Kemudian, kami mencipta contoh Profiler dalam fungsi pemprosesan laluan dan mula merakam prestasi. Selepas logik pemprosesan permintaan tamat, kami berhenti mengelog dan mengeluarkan hasil analisis prestasi ke konsol dengan memanggil kaedah profiler.output_text(). 🎜🎜2. Pengoptimuman Prestasi🎜🎜🎜Gunakan pemprosesan permintaan tak segerak🎜Pemprosesan permintaan tak segerak dalam FastAPI ialah cara penting untuk meningkatkan prestasi. Dengan menggunakan pemprosesan tak segerak, kami boleh memanfaatkan ciri tak segerak Python untuk memproses satu permintaan semasa memproses permintaan lain, dengan itu meningkatkan keselarasan aplikasi. 🎜🎜🎜Berikut ialah contoh penggunaan pemprosesan tak segerak: 🎜rrreee🎜Dalam kod di atas, kami menggunakan httpx.AsyncClient() untuk menghantar permintaan tak segerak dan lulus menungguKata kunci menunggu jawapan kepada permintaan. Semasa menunggu respons, tugas tak segerak lain boleh dilakukan untuk meningkatkan prestasi. 🎜
      🎜Gunakan caching dengan munasabah🎜Untuk sesetengah kandungan yang banyak dikira dan diproses, kami boleh menggunakan caching untuk mengelakkan pengiraan berulang dan meningkatkan kelajuan pemprosesan. FastAPI menyediakan pemalam yang dipanggil "Caching" yang boleh melaksanakan fungsi caching dengan mudah. 🎜🎜🎜Berikut ialah contoh penggunaan cache: 🎜rrreee🎜Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport dan membuat instantiate pemalam FastAPICache dan menentukan RedisBackend sebagai hujung belakang cache. Kemudian, kami menambah penghias @cache() pada fungsi penghalaan yang mengendalikan permintaan, menunjukkan bahawa hasil fungsi tersebut dicache. Apabila terdapat permintaan untuk mengakses laluan ini, FastAPI akan menyemak sama ada hasil yang sepadan sudah wujud dalam cache. Jika ia wujud, ia akan mengembalikan hasil cache secara langsung. Jika tidak, ia akan melaksanakan logik fungsi dan cache hasilnya. 🎜🎜Ringkasan: 🎜Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara melaksanakan pemantauan prestasi dan pengoptimuman permintaan dalam FastAPI. Dengan menggunakan cara teknikal seperti perisian tengah tersuai, alat analisis prestasi, pemprosesan permintaan tak segerak dan caching, kami boleh memantau dan mengoptimumkan prestasi aplikasi FastAPI dengan lebih baik. Saya harap artikel ini dapat membantu anda mengoptimumkan prestasi semasa pembangunan FastAPI. 🎜🎜Artikel ini mempunyai jumlah 1010 perkataan Jika anda memerlukan kandungan yang lebih terperinci, sila berikan beberapa keperluan khusus. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan pemantauan prestasi permintaan dan pengoptimuman dalam FastAPI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan