Jadual Kandungan
Bagaimana untuk Memulakan Objek Global atau Pembolehubah dan Menggunakannya Semula dalam Setiap Titik Akhir FastAPI?
Latar Belakang
Pendekatan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Memulakan dan Menggunakan Semula Objek Global dengan Cekap Merentas Titik Akhir FastAPI?

Bagaimana untuk Memulakan dan Menggunakan Semula Objek Global dengan Cekap Merentas Titik Akhir FastAPI?

Nov 30, 2024 pm 02:54 PM

How to Efficiently Initialize and Reuse a Global Object Across FastAPI Endpoints?

Bagaimana untuk Memulakan Objek Global atau Pembolehubah dan Menggunakannya Semula dalam Setiap Titik Akhir FastAPI?

Latar Belakang

Pertimbangkan kelas tersuai yang direka untuk menghantar pemberitahuan, yang permulaannya melibatkan mewujudkan sambungan ke pelayan pemberitahuan, proses yang memakan masa. Kelas ini digunakan dalam tugas latar belakang dalam FastAPI untuk mengelakkan penangguhan tindak balas titik akhir. Walau bagaimanapun, pendekatan semasa mempunyai had:

file1.py:
noticlient = NotificationClient()

@app.post("/{data}")
def send_msg(somemsg: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    result = add_some_tasks(data, background_tasks, noticlient)
    return result

file2.py:
def add_some_tasks(data, background_tasks: BackgroundTasks, noticlient):
    background_tasks.add_task(noticlient.send, param1, param2)
    result = some_operation
    return result
Salin selepas log masuk

Pengamatan NotificationClient global dalam file1.py menghasilkan berbilang pengamulaan berlebihan setiap kali permintaan diterima, yang tidak cekap.

Pendekatan

Pilihan 1: Memanfaatkan app.state

FastAPI membenarkan anda menyimpan keadaan sewenang-wenangnya menggunakan app.state. Anda boleh memulakan objek NotificationClient dan menambahkannya pada app.state semasa permulaan atau penutupan FastAPI menggunakan fungsi kitaran hayat pergantungan seperti jangka hayat.

from fastapi import FastAPI, Request
from contextlib import asynccontextmanager


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    ''' Run at startup
        Initialise the Client and add it to app.state
    '''
    app.state.n_client = NotificationClient()
    yield
    ''' Run on shutdown
        Close the connection
        Clear variables and release the resources
    '''
    app.state.n_client.close()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


@app.get('/')
async def main(request: Request):
    n_client = request.app.state.n_client
    # ...
Salin selepas log masuk

Pilihan 2: Menggunakan jangka hayat Starlette

Pengendali jangka hayat Starlette membolehkan anda menentukan objek keadaan yang boleh diakses dalam titik akhir melalui request.state.

from fastapi import FastAPI, Request
from contextlib import asynccontextmanager


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    ''' Run at startup
        Initialise the Client and add it to request.state
    '''
    n_client = NotificationClient()
    yield {'n_client': n_client}
    ''' Run on shutdown
        Close the connection
        Clear variables and release the resources
    '''
    n_client.close()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


@app.get('/')
async def main(request: Request):
    n_client = request.state.n_client
    # ...
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memulakan dan Menggunakan Semula Objek Global dengan Cekap Merentas Titik Akhir FastAPI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1269
29
Tutorial C#
1248
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

See all articles