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 fastapiAI写代码
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：
-
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)
AI写代码python运行
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 uvicornAI写代码
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：
uvicorn main:app --reloadAI写代码
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。
感谢每一个认真阅读我文章的人！！！
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