FastAPI가 API 호출을 병렬이 아닌 직렬로 실행하는 이유는 무엇입니까?
FastAPI는 병렬 방식 대신 직렬로 API 호출을 실행합니다
Q: FastAPI API 호출이 병렬이 아닌 직렬로 실행되는 이유는 무엇입니까?
A: FastAPI의 문서에 따르면 def를 사용할 때 경로 작업 함수를 정의하기 위한 async def 대신 직접 호출하는 대신 대기 중인 외부 스레드 풀에서 실행됩니다. 이는 서버 차단을 방지하기 위해 수행됩니다.
병렬 실행에 대한 추가 고려 사항:
비동기 def 및 def 엔드포인트:
- async def: 함수가 직접 실행됨 이벤트 루프에서; 비차단 I/O 바인딩 작업을 기다리는 한 동시에 처리됩니다.
- def: 함수는 외부 스레드 풀과 별도의 스레드에서 실행됩니다. 이벤트 루프 외부에서 실행되지 않는 한 순차적으로 처리됩니다.
차단 작업 사용:
비동기 def 엔드포인트에 차단 작업이 포함되어 있고 기다리지 않는 경우 완료되면 이벤트 루프가 차단되고 요청이 처리됩니다.
해결책:
- async def 대신 일반 def로 엔드포인트를 정의합니다(대기 가능한 작업이 없는 경우).
- FastAPI의 run_in_threadpool() 함수를 사용하여 별도의 차단 작업을 실행합니다. thread.
- 별도의 실행기나 스레드에서 차단 작업을 실행하려면 asyncio의 loop.run_in_executor() 또는 asyncio.to_thread()를 사용하세요.
기타 최적화 전략:
- 더 많은 일꾼을 사용하여 멀티 코어 CPU의 이점.
- 과중한 백그라운드 계산에는 Celery 또는 AsyncIOScheduler를 사용하는 것이 좋습니다.
위 내용은 FastAPI가 API 호출을 병렬이 아닌 직렬로 실행하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
