Python WEB框架FastAPI (二)
最近一直在使用fastapi,随着使用的深入发现我对于它的了解还是太少了,以至于踩了一些坑。所以在这里记录一下,愿看到的小伙伴不迷路。
- 路径传参
- 并发问题
一、路径传参
这是对上一个传参知识的补充,除了通过request
对象传参以及参数名传参,还可以通过请求路径传参。这也是开发中常用的传参方式,请看以下代码:
@app.get("/test/{id}")
def test(id):
print(f"收到请求!{id}")
return id
代码就不用解释了吧。相信各位都能看懂。
二、并发问题
这个部分是我今天要聊的一个重点,确实花了一些时间。
1、async关键字会导致请求阻塞
当方法添加了async
关键字时,请求将被串行,后进的请求会等待前一项请求结束才能够进方法。
@app.get("/test3")
async def test():
now_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(now_time, "/test3")
time.sleep(10)
return "OK"
浏览器开启两个tag访问/test3
,后台只会打印一个/test3
,另一个10s中之后才会被打印出来。
2、不使用async,相同的请求会被阻塞
如果两个请求完全相同,则会阻塞等待前一个请求结束。
@app.get("/test4")
def test(request: Request):
now_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(now_time, request.url)
time.sleep(10)
return "OK"
浏览器开两个tag,访问 /test4
,第二个请求会在 10s后进入,跟async使用时效果相同。
分别用edge和chrome访问 /test
,两个请求则会同时进入。
另外如果是同一浏览器请求,但是携带的参数不同,结果也会同时进入:
综上,如果要实现并发,去掉async
关键字即可,完全一样的请求会被阻塞,个人认为也是正常的,也能够防止恶意攻击。
3、使用线程池控制并发量
创建全局线程池,并发量为2
# 创建全局线程池
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
def long_running_task(id):
print(f"{id} 开始执行!")
time.sleep(10)
return "OK"
@app.get("/test/{id}")
def test(request: Request, id):
print(f"{id} 请求进入!")
future = thread_pool.submit(long_running_task, id)
# 等待任务结束
res = future.result()
return res
当四个请求同时访问,请求会同时进入,但是只会同时处理两个请求:
以上便是本次的一个学习笔记,欢迎大家留言探讨!
最后奉上完整的测试源码:
import time
from argparse import ArgumentParser
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from datetime import datetime
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI()
# 创建全局线程池
thread_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
def long_running_task(id):
print(f"{id} 开始执行!")
time.sleep(10)
return "OK"
@app.get("/test/{id}")
def test(request: Request, id):
print(f"{id} 请求进入!")
future = thread_pool.submit(long_running_task, id)
# 等待任务结束
res = future.result()
return res
@app.get("/test3")
async def test():
now_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(now_time, "/test3")
time.sleep(10)
return "OK"
@app.get("/test4")
def test(request: Request):
now_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(now_time, request.url)
time.sleep(10)
return "OK"
if __name__ == "__main__":
# 创建解析器
parser = ArgumentParser()
# 添加命令行参数
parser.add_argument('--host', default="0.0.0.0", type=str, help='Server bound address')
parser.add_argument('--port', default=8000, type=int, help='Port number')
# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()
# 启动服务器
uvicorn.run(app=app, host=args.host, port=args.port)