简明 FastAPI 并发请求指南

在当今的数字化世界中，网络用户对于高速响应和持续连接的诉求日益显著。这促使了基于 Python 构建的 FastAPI 框架受到广泛关注，它不仅现代化且效率极高，而且简化了并行请求的处理。本篇文章旨在探讨 FastAPI 如何处理这类请求，并对应用实例进行实际编码展示。

一、开始使用 FastAPI

在开始之前，请先确认已经安装了 FastAPI。可以通过以下 pip 命令进行安装：

pip install fastapi

建设一个基础的 FastAPI 应用来实例化并发请求处理非常直观。我们将以一个 main.py 文件为起点，将如下代码填充进去：

python 复制代码

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    concurrent_tasks = []

    async def execute_task(task_num):
        # 描述并行任务的逻辑
        await asyncio.sleep(1)
        return f"Completed task {task_num}."

    for task_num in range(5):
        task = asyncio.create_task(execute_task(task_num))
        concurrent_tasks.append(task)

    responses = await asyncio.gather(*concurrent_tasks)
    return responses

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)

这段代码设定了一个 / 根路由，并在此处定义了一个异步函数 root()。函数会配置五个异步任务，并利用 asyncio.gather() 等待它们一并完成。每个任务执行时都会调用 execute_task 异步函数，并伪造一个耗时 1 秒的动作。任务全部执行完毕后，它们的返回结果会集中呈现。

二、运行你的 FastAPI 应用

要启动你的 FastAPI 应用，需要借助 uvicorn 这样的 ASGI 服务器实现。确保 uvicorn 已在系统上安装，可以通过下列 pip 命令完成安装：

pip install uvicorn

在 IDE 中打开命令行界面，切换至含有 main.py 文件的文件夹。执行接下来的指令来启动服务：

css 复制代码

uvicorn main:app --reload

现在，访问 http://localhost:8000/ 将展示出并行处理请求的结果。

三、调试 FastAPI 应用

对于使用 FastAPI 的开发者而言，接口的调试同样重要。这要求有一个强大的接口测试工具以确保一切按计划运作。

可以通过 Apifox 方便地调试 FastAPI。举例来说，要快速测试单个接口，你只需在 Apifox 中创建一个项目，并在 "调试模式" 里填入请求信息，便可迅速发送请求并得到反馈。

四、结语

文章重点介绍了利用 FastAPI 如何高效地执行并发请求。通过编写异步方法和使用 asyncio.gather()，同时运行多项任务成为可能，并能在完结后立即获取全部结果。这种处理并行请求的策略极大提升了 Web 应用的响应速度和实时处理能力。

在我们的案例中，我们用简单的代码模拟五个并行任务及它们的执行情况。根据实际应用需求，这些任务和它们的复杂度可以灵活调整。

总而言之，FastAPI 凭借其出色的特性和性能，使得并发请求变得更为灵活和高效，是构筑现代化、高速 Web 应用的理想选择。

五、知识扩展

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