httpx はどのようにして FastAPI でのダウンストリーム HTTP リクエストを安全かつ効率的に強化できますか?
httpx を使用して FastAPI でダウンストリーム HTTP リクエストを安全に作成する
標準の Python リクエスト ライブラリを使用して FastAPI で HTTP リクエストを作成する場合、同時リクエストの中でスレッドの安全性が問題になります。この問題に効果的に対処するには、スレッド セーフとパフォーマンスの向上の両方を提供するライブラリである httpx の採用を検討してください。
httpx 非同期 API の使用
httpx には非同期 API が付属しているため、簡単に複数の同時タスクを効率的に処理しながら、HTTP リクエストを実行します。 FastAPI エンドポイント内での使用例を次に示します:
from httpx import AsyncClient from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") async def startup_event(): app.state.client = AsyncClient() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') async def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') r = await client.send(req, stream=True) return StreamingResponse(r.aiter_raw(), background=BackgroundTask(r.aclose))
この例では:
- startup_event() は共有 httpx AsyncClient を初期化し、アプリの状態に保存します。
- shutdown_event() はアプリケーション時にクライアントを正常に閉じますshutdown.
- home() は、共有クライアントを使用して https://www.example.com への HTTP リクエストを実行し、ストリーミングを利用して大きな応答を効率的に処理します。
Using httpx 同期 API
async def でエンドポイントを定義したくない場合は、httpx の同期 API を選択しますが必要になります。このアプローチにより、スレッドの安全性が維持され、エンドポイントの実装が簡素化されます。
from httpx import Client from fastapi import FastAPI, Request app = FastAPI() @app.on_event("startup") def startup_event(): app.state.client = Client() @app.on_event('shutdown') async def shutdown_event(): await app.state.client.aclose() @app.get('/') def home(request: Request): client = request.state.client req = client.build_request('GET', 'https://www.example.com') try: r = client.send(req) content_type = r.headers.get('content-type') except Exception as e: content_type = 'text/plain' e = str(e) if content_type == 'application/json': return r.json() elif content_type == 'text/plain': return PlainTextResponse(content=r.text) else: return Response(content=r.content)
この例では、同期 API は try/Except ブロック内で HTTP リクエストを処理し、リクエスト中に発生する可能性のある例外を適切に処理できるようにします。
追加の機能と考慮事項
- 非同期 API利点: 非同期 API は優れたパフォーマンスを提供し、同時リクエストでより効率的に拡張できます。
- ストリーミング レスポンス: リクエストまたはレスポンスで大量のデータを処理する場合は、ストリーミング レスポンスを使用します。
- 接続プールの制御: を作成するときに、limits 引数を設定することで、接続プールの使用を最適化できます。 httpx クライアント。
- スレッド セーフ: httpx はスレッド セーフになるように設計されており、複数のスレッドにわたって信頼性の高い実行が保証されます。
httpx とその機能を活用することで、 FastAPI 内でダウンストリーム HTTP リクエストを自信を持って行うことができ、複数の同時タスクをシームレスに処理し、アプリケーションの安定性を確保できます。
以上がhttpx はどのようにして FastAPI でのダウンストリーム HTTP リクエストを安全かつ効率的に強化できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
