import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/async-example")
async def async_example():
await asyncio.sleep(2) # Simulate an I/O operation
return {"message": "This endpoint is asynchronous!"}

在此示例中：

這意味著當服務器等待asyncio.sleep(2)完成時，它可以處理其他傳入的請求。

使用異步函數進行數據庫訪問

在 FastAPI 應用程序中訪問數據庫時，建議使用異步數據庫驅動程序以避免阻塞操作。以下是如何使用 FastAPI 設置異步數據庫查詢的示例。

from fastapi import FastAPI

from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, create_async_engine

from sqlalchemy.orm import sessionmaker



# Setup database connection

DATABASE_URL = "postgresql+asyncpg://user:password@localhost/dbname"

engine = create_async_engine(DATABASE_URL, echo=True)

async_session = sessionmaker(engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False)



app = FastAPI()



@app.get("/items/")

async def get_items():

    async with async_session() as session:

        result = await session.execute("SELECT * FROM items")

        items = result.fetchall()

        return {"items": items}

在此設置中：

與后臺任務并行處理

對于不需要立即響應客戶端的操作（例如發送電子郵件或處理大量數據），FastAPI 提供了一項BackgroundTasks功能。這允許您在向用戶發送響應后卸載要運行的任務。

from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks



app = FastAPI()



def write_log(message: str):

    with open("log.txt", "a") as log:

        log.write(message + "\n")



@app.post("/send-notification/")

async def send_notification(email: str, background_tasks: BackgroundTasks):

    background_tasks.add_task(write_log, f"Notification sent to {email}")

    return {"message": f"Notification scheduled for {email}"}

在此示例中：

使用異步端點測試性能

您可以通過模擬對端點的多個請求來測試異步編程的有效性。使用Locust或等工具ApacheBench來測量所用時間，并觀察您的 API 如何通過異步操作處理并發請求。

FastAPI 中異步編程的最佳實踐

  1. 使用異步庫：使用異步兼容庫進行數據庫連接、HTTP 請求和文件 I/O 操作。
  2. 避免阻塞操作：盡量減少異步端點中的任何同步代碼，因為它可能導致性能瓶頸。
  3. 謹慎處理錯誤：異步工作時，使用異常處理來捕獲錯誤并防止未處理的異常。
  4. 監控和優化：使用 Prometheus 或 New Relic 等工具跟蹤性能指標以識別任何剩余的瓶頸。

結論

借助異步編程，FastAPI 可讓您構建能夠高效處理多個請求的 API。通過使用async和await語法，您可以優化性能、縮短響應時間并創造更流暢的用戶體驗。無論您處理數據庫操作還是后臺任務，FastAPI 的異步功能都使其成為現代 Web 應用程序的強大工具。

使用 FastAPI 進行異步編程可讓您構建高性能應用程序。掌握此功能，并通過高效、響應迅速的 API 將您的 FastAPI 項目提升到新的水平。

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