如何在FastAPI中實現非同步請求處理和回應
引言：
FastAPI是一個基於Python的現代化Web框架，它提供了強大的效能和易用性，可以輕鬆建立高效能的Web應用程式。非同步請求處理和回應是FastAPI的強大特性，它可以使我們的應用程式在面對高並發和IO密集型操作時表現出色。本文將介紹如何在FastAPI中實現非同步請求處理和回應，並提供一些程式碼範例。
一、了解非同步處理的原理
在傳統的Web開發中，每個請求和回應都是同步的，即每個請求都會阻塞伺服器執行緒，直到處理完成後才回傳回應。而非同步處理則是一種非阻塞的方式，它可以同時處理多個請求，並在請求處理過程中釋放伺服器線程，提高伺服器的並發效能。在Python中，我們可以使用asyncio函式庫來實現非同步處理。
二、FastAPI中的非同步支援
FastAPI天生支援非同步處理，它基於Starlette和pydantic庫實現了非同步請求和回應。在FastAPI中，我們可以使用async和await關鍵字來定義非同步函數，並透過宣告async def來將函數標記為非同步函數。同時，我們也可以使用asyncio函式庫提供的一些方法來編寫非同步程式碼。
三、快速入門範例
下面我們來實作一個簡單的非同步請求處理和回應的範例。
第一步，安裝FastAPI和uvicorn函式庫：
pip install fastapi uvicorn[standard]
第二步，建立一個main.py文件，並加入以下程式碼：
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
app = FastAPI()
async def process_data(data):
# 模拟耗时操作
await asyncio.sleep(2)
return {"result": data}
@app.post("/")
async def process_request(data: str, background_tasks: BackgroundTasks):
background_tasks.add_task(process_data, data)
return {"message": "Request accepted"}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)第三步，執行應用程式：
python main.py
以上程式碼中，我們定義了一個非同步函數process_data，模擬了一個耗時操作，並傳回處理結果。在主函數中，我們透過app.post裝飾器定義了一個非同步請求處理函數process_request，它接受一個data參數，並將process_data非同步函數放入後台任務處理。
第四步，測試應用程式：
我們可以使用curl工具或瀏覽器來傳送POST請求，請求資料為{"data": "Hello World"} 。在傳回的回應中，我們將獲得一個訊息，表示請求已被接受。
四、總結
透過本文的介紹，我們了解了在FastAPI中實現非同步請求處理和回應的方法。非同步處理能夠大幅提升伺服器的並發效能，尤其適用於處理大量的IO密集型操作。在實際應用中，我們可以根據具體的需求選擇合適的非同步模式和函式庫來優化我們的應用程式。
參考文獻：
以上是如何在FastAPI中實現非同步請求處理和回應的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
