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Les capacités asynchrones de Python ont révolutionné le développement Web. J'ai eu l'occasion de travailler avec plusieurs bibliothèques puissantes qui exploitent pleinement ce potentiel. Examinons six bibliothèques clés qui ont eu un impact significatif sur le développement Web asynchrone.

FastAPI est rapidement devenu mon framework préféré pour la création d'API hautes performances. Sa rapidité, sa convivialité et sa documentation automatique de l'API sont exceptionnelles. L'utilisation par FastAPI des indices de type Python améliore la lisibilité du code et permet la validation et la sérialisation automatiques des requêtes.

Voici un exemple simple d'application FastAPI?:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

Ce code établit une API de base avec deux points de terminaison. L'indication de type du paramètre item_id valide automatiquement son type de données entier.

Pour les opérations HTTP asynchrones c?té client et c?té serveur, aiohttp s'est révélé toujours fiable. Sa polyvalence s'étend des requêtes API simultanées à la création de serveurs Web complets.

Voici comment utiliser aiohttp en tant que client pour plusieurs requêtes simultanées?:

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for url, response in zip(urls, responses):
            print(f"{url}: {len(response)} bytes")

asyncio.run(main())

Ce script récupère simultanément le contenu de plusieurs URL, démontrant l'efficacité des opérations asynchrones.

Sanic m'a impressionné par sa simplicité de type Flask associée à ses performances asynchrones. Il est con?u pour les développeurs familiers avec Flask, tout en exploitant tout le potentiel de la programmation asynchrone.

Une application Sanic basique?:

from sanic import Sanic
from sanic.response import json

app = Sanic("MyApp")

@app.route("/")
async def test(request):
    return json({"hello": "world"})

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

Cela établit un point de terminaison API JSON simple, mettant en évidence la syntaxe claire de Sanic.

Tornado est un choix fiable pour créer des applications Web évolutives et non bloquantes. Sa bibliothèque réseau intégrée est particulièrement utile pour les interrogations longues et les WebSockets.

Voici un exemple de gestionnaire Tornado WebSocket?:

import tornado.ioloop
import tornado.web
import tornado.websocket

class EchoWebSocket(tornado.websocket.WebSocketHandler):
    def open(self):
        print("WebSocket opened")

    def on_message(self, message):
        self.write_message(u"You said: " + message)

    def on_close(self):
        print("WebSocket closed")

if __name__ == "__main__":
    application = tornado.web.Application([
        (r"/websocket", EchoWebSocket),
    ])
    application.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

Ce code configure un serveur WebSocket qui reflète les messages re?us.

Quart a été transformateur pour les projets nécessitant la migration de l'application Flask vers un fonctionnement asynchrone sans réécriture complète. Son API reflète étroitement celle de Flask, garantissant une transition en douceur.

Une simple application Quart?:

from quart import Quart, websocket

app = Quart(__name__)

@app.route('/')
async def hello():
    return 'Hello, World!'

@app.websocket('/ws')
async def ws():
    while True:
        data = await websocket.receive()
        await websocket.send(f"echo {data}")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Cela illustre à la fois les itinéraires standard et WebSocket, mettant en valeur la polyvalence de Quart.

Starlette est ma base préférée pour les frameworks ASGI légers. En tant que base de FastAPI, il excelle dans la création de services Web asynchrones hautes performances.

Une application Starlette basique :

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from starlette.routing import Route

async def homepage(request):
    return JSONResponse({'hello': 'world'})

app = Starlette(debug=True, routes=[
    Route('/', homepage),
])

Cela met en place une API JSON simple, mettant en valeur le design minimaliste de Starlette.

Travailler avec ces bibliothèques asynchrones m'a appris plusieurs bonnes pratiques pour améliorer les performances et la fiabilité des applications.

Pour les taches de longue durée, les taches en arrière-plan ou les files d'attente de taches sont essentielles pour éviter de bloquer la boucle d'événements principale. Voici un exemple utilisant BackgroundTasks de FastAPI?:

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}

@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

Cela planifie l'écriture du journal de manière asynchrone, permettant une réponse immédiate de l'API.

Pour les opérations de base de données, les pilotes de base de données asynchrones sont cruciaux. Les bibliothèques comme asyncpg (PostgreSQL) et motor (MongoDB) sont inestimables.

Lors de l'interaction avec des API externes, des clients HTTP asynchrones avec une gestion des erreurs et des tentatives appropriées sont essentiels.

Concernant les performances, FastAPI et Sanic offrent généralement des performances brutes supérieures pour les API simples. Cependant, la sélection du cadre dépend souvent des besoins du projet et de la familiarité de l'équipe.

FastAPI excelle avec la documentation automatique des API et la validation des demandes. Aiohttp offre un meilleur contr?le sur le comportement client/serveur HTTP. Sanic offre une simplicité semblable à celle de Flask avec des capacités asynchrones. La bibliothèque réseau intégrée de Tornado est idéale pour les WebSockets et les interrogations longues. Quart facilite la migration des applications Flask vers un fonctionnement asynchrone. Starlette est excellent pour créer des frameworks personnalisés ou des serveurs ASGI légers.

En résumé, ces six bibliothèques ont considérablement amélioré ma capacité à créer des applications Web asynchrones efficaces et performantes en Python. Chacun possède des atouts uniques et le choix optimal dépend des exigences spécifiques du projet. En utilisant ces outils et en adhérant aux meilleures pratiques asynchrones, j'ai créé des applications Web hautement concurrentes, réactives et évolutives.

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