亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Jadual Kandungan
101 Buku
Ciptaan Kami
Kami berada di Sederhana
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi

Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi

Jan 21, 2025 am 12:16 AM

owerful Python Libraries for High-Performance Async Web Development

Sebagai pengarang yang prolifik, saya menggalakkan anda untuk meneroka buku saya di Amazon. Ingat untuk mengikuti saya di Medium untuk sokongan berterusan. terima kasih! Sokongan anda tidak ternilai!

Keupayaan tak segerak Python telah merevolusikan pembangunan web. Saya mempunyai peluang untuk bekerja dengan beberapa perpustakaan berkuasa yang menggunakan potensi ini sepenuhnya. Mari kita mendalami enam perpustakaan utama yang telah memberi kesan ketara kepada pembangunan web tak segerak.

FastAPI telah menjadi rangka kerja pilihan saya dengan pantas untuk penciptaan API berprestasi tinggi. Kelajuan, kemesraan pengguna dan dokumentasi API automatiknya adalah luar biasa. Penggunaan pembayang jenis Python FastAPI meningkatkan kebolehbacaan kod dan mendayakan pengesahan dan penyirian permintaan automatik.

Berikut ialah contoh aplikasi FastAPI yang mudah:

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}

Kod ini mewujudkan API asas dengan dua titik akhir. Pembayang jenis parameter item_id secara automatik mengesahkan jenis data integernya.

Untuk operasi HTTP tak segerak sisi klien dan pelayan, aiohttp telah terbukti boleh dipercayai secara konsisten. Fleksibilitinya merangkumi permintaan API serentak kepada membina pelayan web yang lengkap.

Berikut ialah cara menggunakan aiohttp sebagai pelanggan untuk berbilang permintaan serentak:

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())

Skrip ini pada masa yang sama mendapatkan semula kandungan daripada berbilang URL, mempamerkan kecekapan operasi tak segerak.

Sanic telah mengagumkan saya dengan kesederhanaan seperti Flask ditambah dengan prestasi tak segerak. Ia direka untuk pembangun yang biasa dengan Flask, sambil masih memanfaatkan potensi penuh pengaturcaraan tak segerak.

Aplikasi asas Sanic:

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)

Ini mewujudkan titik akhir API JSON yang mudah, menyerlahkan sintaks Sanic yang jelas.

Tornado telah menjadi pilihan yang boleh dipercayai untuk mencipta aplikasi web yang boleh skala dan tidak menyekat. Pustaka rangkaian bersepadunya amat berguna untuk tinjauan panjang dan WebSockets.

Berikut ialah contoh pengendali WebSocket Tornado:

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()

Kod ini menyediakan pelayan WebSocket yang mencerminkan mesej yang diterima.

Quart telah menjadi transformatif untuk projek yang memerlukan penghijrahan aplikasi Flask kepada operasi tak segerak tanpa penulisan semula yang lengkap. APInya mencerminkan Flask dengan teliti, memastikan peralihan yang lancar.

Aplikasi Kuart mudah:

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()

Ini menggambarkan laluan standard dan WebSocket, mempamerkan kepelbagaian Quart.

Starlette berfungsi sebagai asas pilihan saya untuk rangka kerja ASGI yang ringan. Sebagai asas untuk FastAPI, ia cemerlang dalam membina perkhidmatan web tak segerak berprestasi tinggi.

Aplikasi asas Starlette:

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),
])

Ini menyediakan API JSON yang ringkas, menyerlahkan reka bentuk minimalis Starlette.

Bekerja dengan perpustakaan tak segerak ini telah mengajar saya beberapa amalan terbaik untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan kebolehpercayaan.

Untuk tugasan yang berjalan lama, tugasan latar belakang atau baris gilir kerja adalah penting untuk menghalang gelung acara utama disekat. Berikut ialah contoh menggunakan FastAPI BackgroundTasks:

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}

Ini menjadualkan penulisan log secara tidak segerak, membenarkan respons API segera.

Untuk operasi pangkalan data, pemacu pangkalan data tak segerak adalah penting. Perpustakaan seperti asyncpg (PostgreSQL) dan motor (MongoDB) tidak ternilai.

Apabila berinteraksi dengan API luaran, pelanggan HTTP tak segerak dengan pengendalian ralat dan percubaan semula yang betul adalah penting.

Mengenai prestasi, FastAPI dan Sanic secara amnya menawarkan prestasi mentah yang unggul untuk API mudah. Walau bagaimanapun, pemilihan rangka kerja selalunya bergantung pada keperluan projek dan kebiasaan pasukan.

FastAPI cemerlang dengan dokumentasi API automatik dan pengesahan permintaan. Aiohttp menyediakan kawalan yang lebih besar ke atas tingkah laku klien/pelayan HTTP. Sanic menawarkan kesederhanaan seperti Flask dengan keupayaan tak segerak. Pustaka rangkaian bersepadu Tornado sangat sesuai untuk WebSockets dan tinjauan panjang. Quart memudahkan pemindahan aplikasi Flask ke operasi tak segerak. Starlette sangat baik untuk membina rangka kerja tersuai atau pelayan ASGI yang ringan.

Ringkasnya, enam perpustakaan ini telah meningkatkan keupayaan saya dengan ketara untuk membina aplikasi web tak segerak yang cekap dan berprestasi tinggi dalam Python. Setiap mempunyai kekuatan yang unik, dan pilihan optimum bergantung pada keperluan khusus projek. Dengan menggunakan alatan ini dan mematuhi amalan terbaik tak segerak, saya telah mencipta aplikasi web yang sangat serentak, responsif dan berskala.


101 Buku

101 Buku ialah syarikat penerbitan dikuasakan AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Teknologi AI canggih kami mengekalkan kos penerbitan yang sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua.

Temui buku kami Kod Bersih Golang di Amazon.

Kekal dikemas kini tentang berita terkini kami. Apabila mencari buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk. Gunakan pautan yang disediakan untuk diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Terokai ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS


Kami berada di Sederhana

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang luar biasa untuk Pembangunan Web Async Berprestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Argumen dan Parameter Fungsi Python Argumen dan Parameter Fungsi Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Terangkan penjana python dan iterators. Terangkan penjana python dan iterators. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Huraikan koleksi sampah Python di Python. Huraikan koleksi sampah Python di Python. Jul 03, 2025 am 02:07 AM

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam

See all articles