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Python の非同期機(jī)能は Web 開(kāi)発に革命をもたらしました。 私は、この可能性を最大限に活用するいくつかの強(qiáng)力なライブラリを使用する機(jī)會(huì)がありました。 非同期 Web 開(kāi)発に大きな影響を與えた 6 つの主要なライブラリを詳しく見(jiàn)てみましょう。

FastAPI は、すぐに高パフォーマンス API 作成のための私のお?dú)荬巳毪辘违榨飑`ムワークになりました。その速度、使いやすさ、自動(dòng) API ドキュメントは優(yōu)れています。 FastAPI による Python の型ヒントの使用により、コードの可読性が向上し、リクエストの自動(dòng)検証とシリアル化が可能になります。

これは簡(jiǎn)単な FastAPI アプリケーションの例です:

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}

このコードは、2 つのエンドポイントを持つ基本的な API を確立します。 item_id パラメーターの型ヒントにより、その整數(shù)データ型が自動(dòng)的に検証されます。

クライアント側(cè)とサーバー側(cè)の両方の非同期 HTTP 操作において、aiohttp は一貫して信頼できることが証明されています。 その多用途性は、同時(shí) API リクエストから完全な Web サーバーの構(gòu)築にまで及びます。

複數(shù)の同時(shí)リクエストのクライアントとして aiohttp を使用する方法は次のとおりです:

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())

このスクリプトは複數(shù)の URL からコンテンツを同時(shí)に取得し、非同期操作の効率性を示します。

Sanic は、Flask のようなシンプルさと非同期パフォーマンスの組み合わせに感銘を受けました。 これは、非同期プログラミングの可能性を最大限に活用しながら、Flask に精通した開(kāi)発者向けに設(shè)計(jì)されています。

基本的な Sanic アプリケーション:

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)

これにより、シンプルな JSON API エンドポイントが確立され、Sanic の明確な構(gòu)文が強(qiáng)調(diào)表示されます。

Tornado は、スケーラブルでノンブロッキングな Web アプリケーションを作成するための信頼できる選択肢です。統(tǒng)合されたネットワーク ライブラリは、ロングポーリングと WebSocket に特に役立ちます。

Tornado WebSocket ハンドラーの例を次に示します:

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()

このコードは、受信したメッセージをミラーリングする WebSocket サーバーをセットアップします。

Quart は、完全な書(shū)き換えを行わずに Flask アプリケーションを非同期操作に移行する必要があるプロジェクトにとって変革をもたらしました。その API は Flask の API を厳密に反映しており、スムーズな移行を保証します。

シンプルな Quart アプリケーション:

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()

これは標(biāo)準(zhǔn)ルートと WebSocket ルートの両方を示しており、Quart の多用途性を示しています。

Starlette は、軽量 ASGI フレームワークの私の好みの基盤(pán)として機(jī)能します。 FastAPI の基盤(pán)として、高パフォーマンスの非同期 Web サービスの構(gòu)築に優(yōu)れています。

基本的な Starlette アプリケーション:

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),
])

これにより、Starlette のミニマリスト デザインが強(qiáng)調(diào)される、シンプルな JSON API が設(shè)定されます。

これらの非同期ライブラリを使用することで、アプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させるためのいくつかのベスト プラクティスを?qū)Wびました。

長(zhǎng)時(shí)間実行されるタスクの場(chǎng)合、メイン イベント ループのブロックを防ぐために、バックグラウンド タスクまたはジョブ キューが不可欠です。 FastAPI の BackgroundTasks を使用した例を次に示します:

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}

これにより、ログの書(shū)き込みが非同期的にスケジュールされ、即時(shí)の API 応答が可能になります。

データベース操作には、非同期データベース ドライバーが不可欠です。 asyncpg (PostgreSQL) や motor (MongoDB) などのライブラリは非常に貴重です。

外部 API と対話(huà)する場(chǎng)合、適切なエラー処理と再試行を備えた非同期 HTTP クライアントが不可欠です。

パフォーマンスに関しては、FastAPI と Sanic は一般に、単純な API に対して優(yōu)れた生のパフォーマンスを提供します。 ただし、フレームワークの選択は、多くの場(chǎng)合、プロジェクトのニーズとチームの精通度に依存します。

FastAPI は、自動(dòng) API ドキュメントとリクエスト検証で優(yōu)れています。 Aiohttp は、HTTP クライアント/サーバーの動(dòng)作をより詳細(xì)に制御します。 Sanic は、非同期機(jī)能を備えた Flask のようなシンプルさを提供します。 Tornado の統(tǒng)合ネットワーキング ライブラリは、WebSocket とロングポーリングに最適です。 Quart は、Flask アプリケーションの非同期操作への移行を容易にします。 Starlette は、カスタム フレームワークや軽量の ASGI サーバーの構(gòu)築に最適です。

要約すると、これら 6 つのライブラリにより、Python で効率的で高性能な非同期 Web アプリケーションを構(gòu)築する能力が大幅に向上しました。 それぞれに獨(dú)自の強(qiáng)みがあり、最適な選択はプロジェクトの特定の要件によって異なります。 これらのツールを利用し、非同期のベスト プラクティスに従うことにより、同時(shí)実行性、応答性、スケーラブル性の高い Web アプリケーションを作成しました。

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