FastAPI FastAPI/uvicorn如何并行处理请求

在本文中，我们将介绍FastAPI和uvicorn如何并行处理请求。FastAPI是一个高性能的现代Web框架，它基于Python 3.7+的类型注解和异步能力。而uvicorn是FastAPI的默认服务器，它是一个基于asyncio的高性能网关服务器。

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并行处理请求

FastAPI和uvicorn都采用了并行处理请求的机制，以提高性能和吞吐量。在处理HTTP请求时，FastAPI和uvicorn能够同时接收和处理多个请求。

具体来说，FastAPI使用了uvicorn的异步框架来处理请求。FastAPI借助Python的asyncio库，能够在接收到请求时立即处理其他请求。这就意味着，当一个请求在等待某些资源时，FastAPI和uvicorn能够同时处理其他请求，从而实现并行处理。

并行示例

让我们通过一个示例来更好地理解FastAPI和uvicorn的并行处理。假设我们有一个包含多个API端点的FastAPI应用程序，每个端点都需要执行某些IO操作，如数据库查询或外部API调用。

from fastapi import FastAPI
import time

app = FastAPI()

@app.get("/endpoint1")
async def endpoint1():
    await simulate_io_operation(1)
    return {"message": "Endpoint 1"}

@app.get("/endpoint2")
async def endpoint2():
    await simulate_io_operation(2)
    return {"message": "Endpoint 2"}

async def simulate_io_operation(id: int):
    print(f"Starting IO operation {id}")
    await asyncio.sleep(2)
    print(f"Finished IO operation {id}")

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在上述示例中，我们定义了两个API端点，分别是/endpoint1和/endpoint2。每个端点都模拟了一个IO操作，并通过simulate_io_operation函数实现。该函数模拟了一个异步IO操作，通过asyncio.sleep(2)来模拟2秒的延迟。

当我们同时发送多个请求时，FastAPI和uvicorn能够并行处理这些请求。这意味着，在一个请求等待IO操作完成期间，其他请求可以被同时处理，而无需等待。

总结

通过借助uvicorn的异步框架和Python的asyncio库，FastAPI能够实现并行处理请求。这使得FastAPI能够提供卓越的性能和吞吐量，特别是在处理大量IO密集型操作时。通过并行处理请求，FastAPI能够显著提高应用程序的响应速度和用户体验。