FastAPI 并发请求详解：提升性能的关键特性_fastapi并发性能

作者：从前慢现在也慢 | 2024-03-06 13:01:30

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fastapi并发性能

在当今的数字化世界中，网络用户对于高速响应和持续连接的诉求日益显著。这促使了基于 Python 构建的 FastAPI 框架受到广泛关注，它不仅现代化且效率极高，而且简化了并行请求的处理。本篇文章旨在探讨 FastAPI 如何处理这类请求，并对应用实例进行实际编码展示。

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一、开始使用 FastAPI

在开始之前，请先确认已经安装了 FastAPI。可以通过以下 pip 命令进行安装：

1	`pip install fastapi`

建设一个基础的 FastAPI 应用来实例化并发请求处理非常直观。我们将以一个 main.py 文件为起点，将如下代码填充进去：

from fastapi import FastAPI

import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")

async def root():

concurrent_tasks = []

async def execute_task(task_num):

# 描述并行任务的逻辑

await asyncio.sleep(1)

return f"Completed task {task_num}."

for task_num in range(5):

task = asyncio.create_task(execute_task(task_num))

concurrent_tasks.append(task)

responses = await asyncio.gather(*concurrent_tasks)

return responses

if __name__ == "__main__":

import uvicorn

uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

这段代码设定了一个 / 根路由，并在此处定义了一个异步函数 root()。函数会配置五个异步任务，并利用 asyncio.gather() 等待它们一并完成。每个任务执行时都会调用 execute_task 异步函数，并伪造一个耗时 1 秒的动作。任务全部执行完毕后，它们的返回结果会集中呈现。

二、运行你的 FastAPI 应用

要启动你的 FastAPI 应用，需要借助 uvicorn 这样的 ASGI 服务器实现。确保 uvicorn 已在系统上安装，可以通过下列 pip 命令完成安装：

1	`pip install uvicorn`

在 IDE 中打开命令行界面，切换至含有 main.py 文件的文件夹。执行接下来的指令来启动服务：

1	`uvicorn main:app --reload`

现在，访问 http://localhost:8000/ 将展示出并行处理请求的结果。

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三、调试 FastAPI 应用

对于使用 FastAPI 的开发者而言，接口的调试同样重要。这要求有一个强大的接口测试工具以确保一切按计划运作。

可以通过 Apifox 方便地调试 FastAPI。举例来说，要快速测试单个接口，你只需在 Apifox 中创建一个项目，并在 "调试模式" 里填入请求信息，便可迅速发送请求并得到反馈。

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四、结语

文章重点介绍了利用 FastAPI 如何高效地执行并发请求。通过编写异步方法和使用 asyncio.gather()，同时运行多项任务成为可能，并能在完结后立即获取全部结果。这种处理并行请求的策略极大提升了 Web 应用的响应速度和实时处理能力。

在我们的案例中，我们用简单的代码模拟五个并行任务及它们的执行情况。根据实际应用需求，这些任务和它们的复杂度可以灵活调整。

总而言之，FastAPI 凭借其出色的特性和性能，使得并发请求变得更为灵活和高效，是构筑现代化、高速 Web 应用的理想选择。

五、知识扩展

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