Python FastAPI 异步|极客笔记

Python FastAPI 异步

在Web开发中，异步操作是非常常见的，特别是在处理大量的请求时，使用异步能够提高系统的性能和并发能力。Python中有很多框架可以进行异步操作，其中FastAPI就是一个非常流行的选择。FastAPI基于Starlette和Pydantic构建而成，它支持异步操作，可以轻松处理大量的并发请求。

FastAPI简介

FastAPI是一个现代的Python Web框架，它可以帮助开发人员构建高性能的API。它采用了一种类似于Flask的声明式编程风格，同时也采用了一些类似于Django的约定优于配置的概念。FastAPI基于Python 3.6+的类型提示和异步操作，能够实现更加强大和高效的开发体验。

FastAPI的优点包括：

快速：FastAPI使用Pydantic和Starlette构建，能够提供很高的性能。
易用：FastAPI提供了简单易用的API设计、文档自动生成等功能。
标准化：FastAPI遵循了很多现代Web框架的最佳实践，使得用户可以快速上手。

异步操作

在Python中，异步操作是通过async/await关键字和asyncio库来实现的。通过async关键字定义一个异步函数，在函数内部使用await关键字来等待异步操作的完成。异步操作可以让一个函数等待另一个函数的执行，而不需要阻塞当前线程。

FastAPI通过asyncio库提供了原生支持异步操作的能力。在路由处理函数或者视图函数中，我们可以使用async定义一个异步函数，然后在函数内部使用异步操作来处理请求。这样可以提高系统的并发能力和性能。

下面是一个简单的示例，演示了如何在FastAPI中进行异步操作：

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

async def async_task():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Async Task Completed"

@app.get("/")
async def root():
    result = await async_task()
    return {"message": result}

在上面的示例中，我们定义了一个异步函数async_task()，该函数会等待1秒钟后返回结果。然后，在根路由处理函数中，我们通过await关键字调用了异步函数async_task()，等待异步操作的完成后返回结果给客户端。

下面是运行该示例的结果：

$ uvicorn async_example:app --reload
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started reloader process [30228]
INFO:     Started server process [30230]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.

使用异步数据库操作

在实际的Web开发中，很多时候我们需要与数据库进行交互。对于异步操作来说，数据库操作也可以进行异步化，以提高系统的性能和并发能力。在FastAPI中，我们可以使用异步ORM库如SQLAlchemy-ORM异步版来进行异步数据库操作。

下面是一个简单的示例，演示了如何在FastAPI中使用异步ORM库进行数据库操作：

from fastapi import FastAPI
from databases import Database
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

app = FastAPI()

DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"
database = Database(DATABASE_URL)

Base = declarative_base()

# Define a model
class User(Base):
    __tablename__ = "users"

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(String)
    email = Column(String)

engine = create_engine(DATABASE_URL)
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

async def async_create_user(user_data):
    async with database.transaction():
        query = User.__table__.insert().values(**user_data)
        last_record_id = await database.execute(query)
        return last_record_id

@app.on_event("startup")
async def startup():
    await database.connect()

@app.on_event("shutdown")
async def shutdown():
    await database.disconnect()

@app.post("/")
async def create_user(user_data: dict):
    user = await async_create_user(user_data)
    return {"message": "User created successfully", "user_id": user}

在上面的示例中，我们首先定义了一个User模型，然后使用SQLAlchemy创建数据库引擎和SessionLocal。接着定义了一个异步函数async_create_user(user_data)，该函数会插入一条用户记录到数据库中。在根路由处理函数中，我们调用了async_create_user()函数实现了添加用户操作。