基于fastapi框架的异步解读

下面我将详细讲解“基于fastapi框架的异步解读”的完整攻略。

什么是FastAPI

FastAPI是一个现代Python Web框架，具有快速、易用、少量代码等特点。FastAPI 基于 Starlette 提供异步支持、Pydantic 提供灵活且快速的数据验证，以及 OpenAPI 和 Swagger UI 提供明确的、自动生成的API文档。

FastAPI的异步实现

FastAPI 基于 Starlette 异步框架，使用 async 和 await 来实现异步编程。异步编程通常被称为非阻塞式编程，因为它不会阻塞主线程。以异步方式运行的函数或方法将会立即返回，而无需阻塞调用者的代码。

使用异步函数代替同步函数并不会使代码跑得更快。但是，它们可以提高服务器的并发性能，特别是在高负载和I/O密集型应用程序中。当一个异步函数遇到一个阻塞操作时,比如网络请求或者 I/O 操作时，它会自动切换到其他任务。

以下是一个基于FastAPI的异步函数示例:

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def main():
    await asyncio.sleep(1)
    return {"message": "异步处理完成"}

上面的代码中，main 是一个异步函数。main 中的 await asyncio.sleep(1) 是一个模拟网络请求或I/O操作的示例。当 main() 函数到达 await asyncio.sleep(1) 行时, 它会暂停执行并让 GIL(Global Interpreter Lock) 执行其他任务。 一秒钟后，它会恢复到该行之后的代码并返回响应。

基于FastAPI异步实现的两个示例

示例 1: 异步实现数据库访问

FastAPI 提供了 sqlalchemy-asyncio, 一个异步 ORM 库, 可以非阻塞式访问数据库。下面是一个使用 FastAPI 和 sqlalchemy-asyncio 进行数据库查询的示例:

from fastapi import FastAPI
import asyncio
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import text
from models import User
from typing import List

app = FastAPI()

async def get_database_session():
    async_engine = create_async_engine('sqlite+aiosqlite:///test.db', future=True)
    async_session = sessionmaker(async_engine, expire_on_commit=False, class_=AsyncSession)
    async with async_session() as session:
        async with session.begin():
            await session.execute(text('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER, name VARCHAR(128));'))
        session.expire_on_commit = False
    return async_session()

@app.post("/users", response_model=List[User])
async def create_users(users: List[User]):
    session = await get_database_session()
    async with session.begin():
        for user in users:
            session.add(user)
    await session.commit()
    return users

@app.get("/users", response_model=List[User])
async def get_users():
    session = await get_database_session()
    result = await session.execute(text('SELECT * FROM users;'))
    return result.scalars().all()

上面的示例遵循了异步编程的一般实践，通过异步函数的方式(如 get_database_session)访问数据库，避免当前请求被阻塞。

示例 2: 异步实现API并发处理

FastAPI 的异步特征，能够轻松处理高并发的请求。下面是一个使用 FastAPI 进行并发处理的示例：

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

async def heavy_process(k):
    await asyncio.sleep(1)
    return k * k

@app.get("/heavy_process", response_model=int)
async def heavy_process_api(k: int):
    tasks = []
    for i in range(k):
        tasks.append(asyncio.create_task(heavy_process(i)))
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return sum(results)

上面的代码中，heavy_process 是一个耗时的函数，它休眠了1秒。 heavy_process_api 是一个接口，它将会调用 heavy_process 函数，传入一个 k 参数。 heavy_process_api 利用异步函数的特点，创建了多个 heavy_process 函数的任务，以并发地处理输入参数 k 并计算它的平方和。

经过测试，在输入参数 k 较大时，使用 asyncio.gather 并发处理相比同步处理避免了请求的出现卡顿情况。

以上是我向你详细讲解“基于FastAPI框架的异步解读”的完整攻略，希望对你有所帮助。