让FastAPI并行处理请求

FastAPI是一个基于Python的现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建API。它具有异步和并行处理请求的能力，可以提高系统的吞吐量和性能。

FastAPI通过使用异步编程模型和基于协程的并发处理，实现了高效的请求处理。它使用了Python的asyncio库来管理异步任务，并通过使用异步函数和协程来处理请求。这种并行处理请求的方式可以显著提高系统的响应速度和并发处理能力。

FastAPI的并行处理请求的优势包括：

高性能：通过异步处理请求，可以充分利用系统资源，提高系统的吞吐量和响应速度。
高并发：FastAPI的并行处理能力使得系统可以同时处理多个请求，提高了系统的并发处理能力。
节省资源：由于并行处理请求，系统可以更有效地利用资源，减少资源的浪费。

FastAPI的应用场景包括但不限于：

构建高性能的API服务：FastAPI的异步和并行处理能力使其非常适合构建高性能的API服务，可以处理大量的请求并保持较低的延迟。
微服务架构：FastAPI可以作为微服务架构中的一个组件，用于构建独立的、可扩展的服务。
实时数据处理：由于FastAPI的高性能和并行处理能力，它可以用于实时数据处理场景，如实时监控、实时分析等。

腾讯云提供了一系列与FastAPI相匹配的产品和服务，包括：

云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，用于部署FastAPI应用程序。
弹性容器实例（Elastic Container Instance，ECI）：提供轻量级、弹性的容器实例，用于快速部署和运行FastAPI应用程序。
云数据库MySQL版（CDB）：提供高可靠性、高性能的MySQL数据库服务，用于存储FastAPI应用程序的数据。
云监控（Cloud Monitor）：提供全面的监控和告警功能，用于监控FastAPI应用程序的性能和运行状态。

更多关于腾讯云产品和服务的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PHP如何并行异步处理HTTP请求

概述在对接第三方接口时，有些接口可能会比较耗时，为了提高接口调用的效率，可以考虑使用异步请求。通过异步请求，可以在发起接口调用后立即返回结果，而不需要等待接口返回。正常请求 <?...PHP_EOL; 调用输出，可以看出循环请求100次，总耗时：37.23秒 [x] [系统调用耗时时间] 37.230930089951 并发请求 “Guzzle是一个PHP的HTTP客户端，用来轻而易举地发送请求...接口简单：构建查询语句、POST请求、分流上传下载大文件、使用HTTP cookies、上传JSON数据等等。发送同步或异步的请求均使用相同的接口。...使用PSR-7接口来请求、响应、分流，允许你使用其他兼容的PSR-7类库与Guzzle共同开发。...“这里可以使用Promise和异步请求来同时发送多个请求。安装 compsoer require guzzlehttp/guzzle 伪代码 <?

1461 0

FastApi请求拦截

关于请求拦截请求拦截，顾名思义就是在请求过程中将请求拦截下来，然后对请求进行处理然后才进入视图中处理然后响应给客户端。在安全测试、前后端开发中，请求拦截是非常有用的。...比如 token 续签、统一响应处理、统一异常处理、历史接口改造等。今天我们就用非常简单的 FastApi 请求拦截例子来深入理解请求拦截。...需求 1 假设我们现在需要向 response 中增加一个参数来告诉客户端我们这个请求处理所花费的时间，我们可以使用 FastApi 的中间件来实现。...app = FastAPI() # 为app增加接口处理耗时的响应头信息 @app.middleware("http") async def add_process_time_header(request...如果 token 大于 5，我们就正常进行请求处理。

2.4K1 0

【FastAPI】请求体

在 FastAPI 中，请求体（Request Body）是通过请求发送的数据，通常用于传递客户端提交的信息。FastAPI 使得处理请求体变得非常容易。请求体是客户端发送给 API 的数据。...具体代码例如： from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class...将会：将请求体作为 JSON 读取。...请求体 + 路径参数 + 查询参数同时声明请求体、路径参数和查询参数。 FastAPI 会识别它们中的每一个，并从正确的位置获取数据。...from typing import Union from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel

1601 0

【FastAPI】请求体（二）

混合使用 Path、Query 和请求体参数混合使用 Path、Query 和请求体参数是相当简单的，FastAPI提供了直观的方式来定义和处理这些参数。...user_info 是请求体参数，它是一个自定义的类 UserInfo 的实例，包含了用户的新名称和年龄。 FastAPI 会根据这些参数的类型和注解，自动进行验证和转换。...在实际请求中，你可以使用类似以下的请求： PUT http://127.0.0.1:8000/update_user/42?...status=active { "name": "New John", "age": 26 } 请求体中的数据是以 JSON 格式发送的详解Path和Query Path 和 Query 是用于处理...在 FastAPI 中，这些声明式的参数处理方式不仅简化了代码，还提供了更好的类型提示和验证机制，使得 API 的开发更加方便和可靠。

1581 0

FastAPI 异步后台任务阻塞其他请求如何处理？

1写在前面工作中遇到，有大佬做了解答，简单整理阻塞的主要原因是网络IO 密集型和 CPU 密集型是两个不同的概念, ASGI 更多的是面向网络/IO 密集型的非阻塞处理，不适用 CPU 密集型...并且因为对应后台任务的某一环节是同步的（即不等待某些 IO或者是网络请求，而是进行计算）只要它正在运行，它就会阻塞事件循环。...这将允许最多 4 个后台任务并行。将任务重写为不是 async （即将其定义为 def task(data): ... 等）。然后 starlette 将在单独的线程中运行它。...使用 fastapi.concurrency.run_in_threadpool ，这也将在单独的线程中运行它。...（也在此处的 fastapi 文档中提到）。

1.2K1 0

fastapi 请求文件表单处理错误路径操作配置 jsonable_encoder

请求表单与文件 4. 处理错误 5. 自定义响应头 6. 自定义异常处理器 7. 覆盖默认异常处理器 8. 使用 RequestValidationError 的请求体 9....复用 FastAPI 异常处理器 10....自定义异常处理器自定义异常类编写 handler @app.exception_handler(要处理的异常类) from fastapi import FastAPI, Request from...可以用这个请求体生成日志、调试错误，并返回给用户 from fastapi import FastAPI, Request, status from fastapi.encoders import jsonable_encoder...复用 FastAPI 异常处理器在自定义处理完异常之后，还可以继续使用默认的异常处理器 from fastapi import FastAPI, HTTPException from fastapi.exception_handlers

1.1K1 0

FastAPI基础-请求体验证（二）

使用请求体模型的可选字段有时候我们希望某些字段是可选的，即在请求体中可以缺失。在Pydantic中，我们可以使用typing.Optional来定义可选字段。...这意味着客户端可以发送一个不包含age字段的请求体，而FastAPI会将其转换为一个age值为None的User对象。...使用请求体模型的嵌套字段有时候我们需要验证请求体中的嵌套字段，即请求体中的某个字段又包含了一个对象。在Pydantic中，我们可以使用嵌套模型来处理这种情况。...这样，当客户端向服务器发送一个包含items字段的请求体时，FastAPI会自动使用Item模型来验证items字段中的每个元素。...使用请求体模型的校验器在Pydantic中，我们还可以使用校验器（validator）来进一步验证请求体数据。校验器是一种可调用对象，用于对请求体数据进行额外的验证。

4291 0

FastAPI（54）- 详解 Request 请求对象

背景前面讲了可以自定义 Response，那么这里就讲下请求对象 Request 可以通过 Request 来获取一些数据获取请求基础信息 @app.get("/base") async def get_base..."method": request.method, # 请求路径 "base_url": request.base_url, # request...tokenABC" }, "cookies": { "test_token": "tokenABC" } } 可以看到 port 并不是 8080 request.url 对象 from fastapi...# 请求端口 "url_port": request.url.port, # 请求 path "path": request.url.path,..."db": "Mysql+pymysql//username" } }, "db": "Mysql+pymysql//username" } 获取文件上传信息 from fastapi

3K4 1

FastAPI基础-请求体验证（一）

由于请求体是来自客户端的数据，因此在接收和处理请求体时需要对数据进行验证，以确保数据符合预期。在FastAPI中，我们可以使用Pydantic模块来验证请求体数据。...在FastAPI中，我们可以使用@router.post装饰器来处理POST请求，并使用请求体模型作为参数来验证请求体数据。...(user: User): return {"user": user}在上面的示例中，我们定义了一个名为create_user的视图函数，用于处理POST请求。...该函数的参数user是我们之前定义的User请求体模型。当客户端向服务器发送POST请求时，FastAPI会自动使用User模型对请求体数据进行验证。...如果请求体数据不符合User模型的定义，则FastAPI会返回一个400 Bad Request响应，表示请求体数据无效。

6700 0

FastAPI（8）- 请求体 Request Body

前言接口传参方式之一：通过发送请求体（Request Body）来传递请求数据在 FastAPI，提倡使用 Pydantic 模型来定义请求体这篇文章会详细讲不使用 Pydantic 和使用 Pydantic...，而且 Swagger API 并不会显示 GET 请求的请求体不使用 Pydantic的栗子 from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI...查看请求头是 json 格式，符合预期重点用 postman 发起请求的话，一定要选 JSON 格式哦因为接收的是 dict，所以 FastAPI 会自动将 JSON 字符串转换为 dict...这种场景下，虽然查询参数叫 item，但请求体的字段名可以随意取，字段数量也可以任意个错误传参的请求结果选了 text 之后，因为不是 JSON 字符串，FastAPI 无法正确解析请求体为 dict...会对每一个键值对都做数据校验，校验失败会有友好的错误提示正确传参的请求结果校验失败的请求结果友好的错误提示啊~ 使用 Pydantic 模型（建议使用）实际栗子 from fastapi

4.1K2 0

FastAPI-表单处理（三）

在模板中呈现表单在 FastAPI 中，您可以使用 Jinja2 模板引擎来呈现表单。Jinja2 是一个流行的模板引擎，它可以帮助您以可重用和可维护的方式生成 HTML 页面。...例如，下面是一个使用 Jinja2 呈现登录表单的示例：from fastapi import FastAPI, Request, Formfrom fastapi.responses import HTMLResponsefrom...fastapi.templating import Jinja2Templatesapp = FastAPI()templates = Jinja2Templates(directory="templates...: str = Form(...)): # 验证表单数据 form_data = LoginForm(username=username, password=password) # 处理表单提交...="password" name="password" required> Log In在表单提交时，FastAPI

7041 0

FastAPI（18）- 详解 Header，获取请求头

查看一个接口的 Header 进到某个网站，右键检查元素；或者直接 F12 找到 Network，选择一个请求，就能看到 Request Header、Response Header 啦 FastAPI...提供的 Header Header 是 Path、Query、Cookie 的“姐妹”类它也继承自相同的通用 Param 类注意：从 fastapi 导入 Query、Path、Cookie、Header...# time: 2021/9/21 2:39 下午 # file: 15_cookies.py """ from typing import Optional import uvicorn from fastapi...import FastAPI, Header app = FastAPI() @app.get("/items/") async def read_items(accept_encoding:...提供的响应模型，后面会详解，这里先做了解方便演示，这里用 get 请求浏览器访问该接口

5.5K2 0

FastAPI-表单处理（一）

FastAPI 是一个基于 Python 的高性能 Web 框架，它提供了强大的工具来处理 Web 表单。...Web 表单是 Web 应用程序中最常见的输入机制之一，因此使用 FastAPI 处理 Web 表单非常重要。定义表单在 FastAPI 中处理表单需要定义一个表单模型。...验证表单数据在 FastAPI 中，您可以使用 Pydantic 的验证功能来验证表单数据。在上面的代码中，我们定义了一个名为 LoginForm 的表单模型，该模型包含了用户名和密码两个字段。...例如，下面是一个使用 LoginForm 模型验证表单数据的示例：from fastapi import FastAPI, Formapp = FastAPI()@app.post("/login")async...: str = Form(...)): # 验证表单数据 form_data = LoginForm(username=username, password=password) # 处理表单提交

5711 0

FastAPI-表单处理（二）

处理表单提交在 FastAPI 中，您可以使用 Form 参数注入来接收表单数据。Form 参数注入将会从表单数据中提取相应的字段值，并将它们转换为 Python 对象。...例如：from fastapi import FastAPI, Formapp = FastAPI()@app.post("/login")async def login(username: str =...Form(...), password: str = Form(...)): # 处理表单提交 # ...在上面的代码中，我们定义了一个 /login 路由，该路由使用 Form 参数注入来接收表单数据...例如，如果表单提交的数据包含了一个名为 username 的字段，FastAPI 会将该字段的值注入到 username 参数中。当您处理表单提交时，您可以根据表单数据的内容进行不同的处理。...下面是一个使用 SQLAlchemy 存储表单数据的示例：from fastapi import FastAPI, Formfrom sqlalchemy import create_engine, Column

7452 0

FastAPI（15）- 声明请求示例数据

前言 FastAPI 可以给 Pydantic Model 或者路径函数声明需要接收的请求示例，而且可以显示在 OpenAPI 文档上有几种方式，接下来会详细介绍 Pydantic 的 schema_extra...import FastAPI app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: Optional[str...import FastAPI app = FastAPI() class Item(BaseModel): # 给每个字段加上了 example 参数 name: str = Field...import FastAPI, Body app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: Optional...import FastAPI, Body app = FastAPI() class Item(BaseModel): name: str description: Optional

8313 0

FastAPI--错误处理(5)

HTTPException且返回新增自定义请求头 import uvicorn from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI()...自定义返回HTTPException 类似之前Bottle我们通过添加一个自定义的全局的错误，来统一的处理返回。...覆盖FastAPI默认的异常处理按官方文档说明就是，当请求包含无效的数据的时候，或参数提交异常错误的时候，会抛出RequestValidationError，那其实我也可以通过上面的自定义异常的方式来覆盖重写我们的...RequestValidationError所返回信息：如：默认代码没有添加覆盖处理的话：发生异常的时候是提示是： import uvicorn from fastapi import FastAPI...包中的HTTPException才可以定义请求头 raise HTTPException(status_code=418, detail="Nope!

1.3K2 0

FastAPI 学习之路（十九）处理错误

FastAPI 系列文章： FastAPI 学习之路（一） FastAPI 学习之路（二） FastAPI 学习之路（三） FastAPI 学习之路（四）使用pydantic模型做请求体...如何处理呢，我们通过一段代码来演示 from fastapi import FastAPI, HTTPException app = FastAPI() items = {"test": "雷子说测试开发...FastAPI 自带了一些默认异常处理器。触发 HTTPException 或请求无效数据时，这些处理器返回默认的 JSON 响应结果。...不过，也可以使用自定义处理器覆盖默认异常处理器。后记发现问题，解决问题。遇到问题，慢慢解决问题即可。...如果觉得这篇文章还不错，来个【分享、点赞、在看】三连吧，让更多的人也看到~

9915 0

FastAPI--跨域处理(7)

一、概述为啥需要跨域处理，通常我们的API一般是给到前端去调用，但是前端可能使用域名和没提供的API域名是不一样，这就引发了浏览器同源策略问题，所以我们需要做跨域请求支持。...FastAPI支持跨域的话，可以通过添加中间的形式，和bottle也有相似之处。...不仅如此他还支持仅限于支持哪些域名进行跨域请求： import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import...：操作系统：centos 7.6 ip地址：192.168.31.35 运行软件：nginx 后端：操作系统：windows 10 ip地址：192.168.31.61 运行软件：pycharm 请求...import uvicorn from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware app =

2.5K5 0

FastAPI（27）- Handling Errors 处理错误

自动处理并转换为 JSON item_id = foo 的请求结果找不到 item_id 的请求结果添加自定义 Headers 在某些情况下，向 HTTP 错误添加自定义 Headers 会挺有用的.../yolo 的请求结果重写默认异常处理程序 FastAPI 有一些默认的异常处理程序比如：当引发 HTTPException 并且请求包含无效数据时，异常处理程序负责返回默认的 JSON 响应可以使用自己的异常处理程序覆盖...（重写）这些默认的异常处理程序重写 HTTPException 异常处理程序 # 导入对应的异常类 from fastapi.exceptions import HTTPException from...return {"item_id": item_id} item_id = 3 的请求结果重写请求验证异常的处理程序当请求包含无效数据时，FastAPI 会在内部引发 RequestValidationError...的 HTTPException 来注册它这样做的好处：当 Starlette 内部代码或扩展插件的任何部分引发 HTTPException，自己注册的异常处理程序都能捕获并处理它重用 FastAPI

1.1K1 0

Java 中的并行处理

背景本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。...它使用 parallel 方法并行处理所有的task，并使用 reduce 方法计算最终的结果。 4.

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云